Dataframe是pandas庫(kù)中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，它可以將數(shù)據(jù)以表格的形式呈現(xiàn)，方便數(shù)據(jù)分析和處理。而read_json()方法是pandas中用于讀取json格式數(shù)據(jù)的方法，下面我們就來(lái)介紹一下DataFrame的read_json()方法。

import pandas as pd
#讀取json數(shù)據(jù)
json_data = '[{"name":"張三", "age":20, "gender":"male"},\
{"name":"李四", "age":25, "gender":"female"},\
{"name":"王五", "age":18, "gender":"male"}]'
# 將json數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為DataFrame
df = pd.read_json(json_data)
print(df)

上面的代碼中，我們首先定義了一組json格式的數(shù)據(jù)，接著使用我們的read_json()方法將其轉(zhuǎn)換為DataFrame格式的數(shù)據(jù)，并打印輸出。可以看到，數(shù)據(jù)已經(jīng)以表格的形式呈現(xiàn)，并且每一列的數(shù)據(jù)類型已經(jīng)被正確地解析了。

由于json格式的數(shù)據(jù)可以直接通過(guò)API接口獲取，因此read_json()方法在實(shí)際應(yīng)用中有著廣泛的應(yīng)用。當(dāng)然，它也對(duì)數(shù)據(jù)格式有一定的限制，例如json數(shù)據(jù)中必須要有“key-value”對(duì)應(yīng)關(guān)系。