pandas read_json给出了多列而不是行

pandas是一个流行的Python数据处理库，提供了丰富的功能和工具来处理和分析数据。其中的read_json函数用于从JSON格式的数据源中读取数据并创建一个DataFrame对象。

在使用pandas的read_json函数时，如果给出的JSON数据源包含多列而不是行，可能会导致读取结果不符合预期。这通常是因为数据源的结构与read_json函数的默认行为不匹配。

为了正确读取多列的JSON数据，可以通过指定参数orient='columns'来告知read_json函数按列读取数据。具体来说，orient参数用于指定数据源的结构，可选的取值包括'columns'、'index'、'values'和'table'。通过设置orient='columns'，read_json函数将按列读取数据，并将每个列作为DataFrame的一个Series。

以下是一个示例代码，展示了如何使用pandas的read_json函数读取多列的JSON数据：

import pandas as pd

# 读取JSON数据源
data = '{"name": ["Alice", "Bob"], "age": [25, 30], "city": ["New York", "London"]}'
df = pd.read_json(data, orient='columns')

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

   name  age      city
0  Alice   25  New York
1    Bob   30    London

在这个例子中，我们给出了一个包含三列数据（name、age和city）的JSON数据源。通过设置orient='columns'，read_json函数按列读取数据，并将每个列作为DataFrame的一个Series。

对于pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云提供的pandas相关文档和教程：

• pandas官方文档
• 腾讯云pandas产品介绍