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使用Python处理JSON Lines格式的文件

常用来处理JSON Lines格式日志文件；也适用于.txt中存储的 JSON 数据。

著-------------Pan诶

1·准备

需要使用到的外部库：

Pandas、json。

导入库，代码如下：

import pandas as pd import json

• import pandas as pd：导入pandas库并简写为pd，pandas是数据处理的核心库

• import json：导入Python内置的json库，用于解析JSON格式数据

2. 读取文件并解析JSON数据，处理过程

data = [] with open('your_log_file.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: if line.strip(): # 跳过空行 data.append(json.loads(line.strip())) df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('处理后的数据.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

超级无敌逐行拆分解释：

• data = []

  • 创建一个空列表，用于存储解析后的数据

• with open('your_log_file.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:

  • with：上下文管理器，自动处理文件的打开和关闭

  • open()：打开文件函数

  • 'your_log_file.jsonl'：需要处理的文件名

  • 'r'：“read”的缩写，只读模式

  • encoding='utf-8'：指定文件编码，避免中文乱码

  • as f：将文件对象赋值给变量f

• for line in f:

  • 用for进行循环，逐行读取文件内容

• if line.strip():

  • line.strip()：去除行首尾的空白字符（空格、换行符等） —— strip()会移除这些空白字符，得到干净的JSON字符串

  • 运行规则：如果去除空白后不是空字符串，则执行下一行

• data.append(json.loads(line.strip()))

  • json.loads()：将JSON字符串解析为Python字典

  • line.strip()：确保字符串前后没有空白字符

  • data.append()：将解析后的字典添加到data列表中

剩余步骤，这里data数据已经处理的差不多了，你可以使用Pandas创建DataFrame ；也可以直接访问数据。我这里以创建DataFrame为例进行演示

3. 创建DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

• pd.DataFrame()：pandas的核心函数，将数据转换为二维表格结构

• data：包含所有字典的列表，每个字典成为DataFrame的一行

4. 导出为CSV

df.to_csv('处理后的数据.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

• df.to_csv()：将DataFrame导出为CSV文件

• '原始数据.csv'：输出的文件名

• index=False：不保存行索引（0,1,2,3...）

• encoding='utf-8-sig'：使用带BOM的UTF-8编码，确保Excel打开时中文不乱码