将 JSON 文件装入 pandas 数据框时出错

Error fitting a JSON file into a pandas Dataframe

我正在尝试将 JSON 文件放入数据框中。我目前有问题的代码通过以下方法创建 JSON 文件:

fname = 'python.json'
with open(fname, 'r') as f, open('sentiment.json', 'w') as s:
for line in f:
    tweet = json.loads(line)
    # Create a list with all the terms
    tweet_words = tweet['text']
    output = subprocess.check_output(['curl', '-d', "text=" + tweet_words.encode('utf-8'), 'http://text-processing.com/api/sentiment/'])
    s.write(output+"\n")

它写入 'sentiment.json' 文本请求的输出-processing.com API。然后我加载 JSON 使用:

def load_json(file, skip):
with open(file, 'r') as f:
    read = f.readlines()
    json_data = (json.loads(line) for i, line in enumerate(read) if i%skip==0)
return json_data

然后使用以下方法构造数据框:

sentiment_df = load_json('sentiments.json', 1)

data = {'positive': [], 'negative': [], 'neutral': []}
for s in sentiment_df:
      data['positive'].append(s['probability']['pos'])
      data['negative'].append(s['probability']['neg'])
      data['neutral'].append(s['probability']['neutral'])

df = pd.DataFrame(data)

错误: 值错误:无法解码 JSON 对象

我浏览了几个相关问题,根据WoodrowShigeru的回答here,我怀疑这可能与我在第一段代码中编码成'utf-8'有关。

有谁知道好的解决办法吗?或者至少提供一些方向?谢谢大家!

编辑 1

Screen of 'sentiment.json'

您的屏幕截图无效 json,因为容器必须包含所有以逗号分隔的行项目。然而,挑战在于您的命令行调用 returns 一个字符串 output,然后您将其写入文本文件。您需要创建一个字典列表,然后使用 json.dumps().

将其转储到 json 文件中

考虑在第一次读取文本文件时将命令行字符串转换为带有 ast.literal_eval() 的字典。然后将每个字典附加到列表中:

import ast

fname = 'python.json'
dictList = []
with open(fname, 'r') as f, open('sentiment.json', 'w') as s:
  for line in f:
      tweet = json.loads(line)
      # Create a list with all the terms
      tweet_words = tweet['text']
      output = subprocess.check_output(['curl', '-d', "text=" + tweet_words.encode('utf-8'), 
                                        'http://text-processing.com/api/sentiment/'])
      # CONVERT STRING TO DICT AND APPEND TO LIST
      dictList.append(ast.literal_eval(output))

  # CONVERT TO JSON AND WRITE TO FILE
  s.write(json.dumps(dictList, indent=4))

从那里,使用 json_normalize 将 json 文件读入 pandas 数据帧。下面使用示例数据:

import json
import pandas as pd

with open('sentiment.json') as f:
    data = json.load(f)

df = pd.io.json.json_normalize(data)
df.columns = [c.replace('probability.', '') for c in df.columns]
print(df)

#       label       neg   neutral       pos
# 0       pos  0.003228  0.204509  0.571945
# 1       pos  0.053094  0.097317  0.912760
# 2       pos  0.954958  0.163341  0.917178
# 3       pos  0.784391  0.646188  0.955281
# 4       pos  0.203419  0.050908  0.490738
# 5       neg  0.122760  0.705633  0.219701
# 6       neg  0.961012  0.923886  0.335999
# 7       neg  0.368639  0.562720  0.124530
# 8       neg  0.566386  0.802366  0.825956
# 9       neg  0.115536  0.512605  0.784626
# 10  neutral  0.202092  0.741778  0.567957
# 11  neutral  0.837179  0.051033  0.509777
# 12  neutral  0.333542  0.085449  0.610222
# 13  neutral  0.798188  0.248258  0.218591
# 14  neutral  0.873109  0.469737  0.005178
# 15      pos  0.916112  0.313960  0.750118
# 16      neg  0.810080  0.852236  0.212373
# 17  neutral  0.748280  0.039534  0.323145
# 18      pos  0.274492  0.461644  0.984955
# 19      neg  0.063772  0.793171  0.631172