首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Pandas,如何按天对JSON数据进行分组并统计出现次数?

使用Pandas按天对JSON数据进行分组并统计出现次数的方法如下:

  1. 首先,导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import json
  1. 读取JSON数据并转换为DataFrame:
代码语言:txt
复制
with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data)
  1. 将日期字段转换为日期类型:
代码语言:txt
复制
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
  1. 按天对数据进行分组并统计出现次数:
代码语言:txt
复制
df_grouped = df.groupby(df['date'].dt.date).size().reset_index(name='count')
  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
print(df_grouped)

以上代码将按照日期对JSON数据进行分组,并统计每天出现的次数。最后,打印出每天的日期和对应的次数。

关于Pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云Pandas产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python数据处理,pandas 统计连续停车时长

定期找些简单练习作为 pandas 专栏的练习题 知识点 DataFrame.apply 以及 axis 的理解 分组计数 DataFrame.iloc 切片 如下一份停车场数据: 每行表示某时间段..."停车次数"是8 就算同一有相同的车在不同时段停放,只算一次 需求2:连续停车小时(白色行):由于有些车是停放多于1小时才开走,统计中,连续停放n(1至10)小时的数量 如下: 第一个停车位中,...就是去重计数 ---- 需求2 按理解,我们需要首先统计每个车牌的出现次数分组统计即可: 我这只考虑一列的处理情况,因为所有列批量处理只需要调用 apply 即可 这里同样可以使用 Series.value_counts...() 做到一样的效果 基于这个结果,统计每一种次数的计数即可: 行3:之前的处理,统计次数 注意此时结果是一个 Series,index(上图红框) 是"连续n小时停车"。...看看第5个停车点: 连续停4个小时应该有1个吧 大于4个小时的应该是0吧 但是我们的结果是: 连续6小时竟然有1次 原来,我们的统计过程只是简单的车牌分组统计,却没有考虑连续问题。

1.3K50

Python常用小技巧总结

Pandas数据分析常用小技巧 ---- 数据分析中pandas的小技巧,快速进行数据预处理,欢迎点赞收藏,持续更新,作者:北山啦 ---- ---- 文章目录 Pandas数据分析常用小技巧 Pandas...小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...col1进⾏分组,计算col2的最⼤值和col3的最⼤值、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby...,A 出现次数较多。...统计出现次数标准化 frequencies = df["categories"].value_counts(normalize=True) frequencies A 0.363636 B

9.4K20

手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据

,部分获奖时间与真实时间有一定误差),下面开始进行分析 数据分组 下面对 df2 进行一些统计分析,计算每个国家的奖牌总数(也就是出现次数),查看奖牌数前5名,结果可以用 df1 进行验证 数据统计...看完国家奖牌排行,接下来计算获得奖牌最多的运动员(注意:仅统计单人项目) 这里无需使用分组功能,只需要按照运动员姓名列进行频率统计即可。...(主要体现在小时上),所以我们干脆将时间精确到,这里可以使用 map 一整列进行操作 def time_format(x): return x.strftime("%m月%d日")...().sort_values() 可以看到,最后一产生的奖牌数量最多 数据透视 再来查看不同项目在不同国家的分布情况,同样也可以使用分组功能实现 pd.pivot_table(df2,values...最后,计算前十名各国每日奖牌数量统计,注意:对于第一没有数据的国家用0填充,其余时间的缺失值用上一日数据填充。

1.4K41

系统性的学会 Pandas, 看这一篇就够了!

所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...中,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 如下步骤进行: (1)获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值的标记方式是NaN 1、删除存在缺失值的:dropna...使用的工具: pd.qcut(data, q): 对数据进行分组,将数据分成q组,一般会与value_counts搭配使用统计每组的个数 series.value_counts():统计每个分组中有多少数据...'], index='week') 结果: 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式,通常与一些统计函数一起使用,查看数据分组情况 10.1 什么分组与聚合 下图展示了分组与聚合的概念...,颜色分组,price进行聚合: # color分组,再取出price1列求平均值 col.groupby(['color'])['price1'].mean() # 和上述一个功能 col['price1

4K20

系统性的学会 Pandas, 看这一篇就够了!

所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...中,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 如下步骤进行: (1)获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值的标记方式是NaN 1、删除存在缺失值的:dropna...使用的工具: pd.qcut(data, q): 对数据进行分组,将数据分成q组,一般会与value_counts搭配使用统计每组的个数 series.value_counts():统计每个分组中有多少数据...'], index='week') 结果: 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式,通常与一些统计函数一起使用,查看数据分组情况 10.1 什么分组与聚合 下图展示了分组与聚合的概念...,颜色分组,price进行聚合: # color分组,再取出price1列求平均值 col.groupby(['color'])['price1'].mean() # 和上述一个功能 col['price1

4.4K30

系统性的学会 Pandas, 看这一篇就够了!

所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...中,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 如下步骤进行: (1)获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值的标记方式是NaN 1、删除存在缺失值的:dropna...使用的工具: pd.qcut(data, q): 对数据进行分组,将数据分成q组,一般会与value_counts搭配使用统计每组的个数 series.value_counts():统计每个分组中有多少数据...'], index='week') 结果: 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式,通常与一些统计函数一起使用,查看数据分组情况 10.1 什么分组与聚合 下图展示了分组与聚合的概念...,颜色分组,price进行聚合: # color分组,再取出price1列求平均值 col.groupby(['color'])['price1'].mean() # 和上述一个功能 col['price1

4.2K40

系统性总结了 Pandas 所有知识点

所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...中,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 如下步骤进行: (1)获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值的标记方式是NaN 1、删除存在缺失值的:dropna...使用的工具: pd.qcut(data, q): 对数据进行分组,将数据分成q组,一般会与value_counts搭配使用统计每组的个数 series.value_counts():统计每个分组中有多少数据...'], index='week') 结果: 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式,通常与一些统计函数一起使用,查看数据分组情况 10.1 什么分组与聚合 下图展示了分组与聚合的概念...,颜色分组,price进行聚合: # color分组,再取出price1列求平均值 col.groupby(['color'])['price1'].mean() # 和上述一个功能 col['price1

3.2K20

Pandas

Pandas二者进行封装,使数据处理更加的便捷。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点,比如生成的对象无法直接看到数据,如果需要看到数据,需要进行索引。...5.3json文件 JSON是我们常用的一种数据交换格式,前面在前后端的交互经常用到,也会在存储的时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...简单的说,就是对数据进行分类。 7.3使用方法 pd.qcut(data, bins): 把数据分成大致相等的几类。一般会与value_counts搭配使用统计每组的个数。...bins -- 需要分成几类 series.value_counts(): 统计分组次数 pd.cut(data, bins): data -- 指定分组的间隔 bins -- 在哪儿进行分割 7.4one_hot

4.9K40

Pandas速查手册中文版

pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册中,我们使用如下缩写: df:任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入: import pandas...):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据...,后col2降序排列数据 df.groupby(col):返回一个列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]):返回一个多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2]:返回列col1进行分组后,列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个列...col1进行分组计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean):返回列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean):

12.1K92

python数据分析——数据分类汇总与统计

数据分类汇总与统计 前言 数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。...本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用的Python库,如pandas、numpy和matplotlib等。...) 此外,我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。...【例4】groupby对象进行迭代,打印出分组名称和每组元素。 关键技术:采用for函数进行遍历, name表示分组名称, group表示分组数据。...关键技术:假设你需要对不同的分组填充不同的值。可以将数据分组,使用apply和一个能够数据块调用fillna的函数即可。

15210

Python数据分析案例-药店销售数据分析

数据准备 数据是存在Excel中的,可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中,这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。...dataDF.describe() 通过描述统计信息可以看到,“销售数量”、“应收金额”、“实收金额”这三列数据的最小值出现了负数,这明显不符合常理,数据中存在异常值的干扰,因此要对数据进一步处理...(1)业务指标1:月均消费次数 月均消费次数 = 总消费次数 / 月份数(同一内,同一个人所有消费算作一次消费) #计算总消费次数 #删除重复数据 kpil_Df = dataDF.drop_duplicates...分析每月的消费金额 接下来,我销售时间先聚合再按月分组进行分析: #将销售时间聚合按月分组 gb = groupDF.groupby(groupDF.index.month) print(gb) monthDF...分析药品销售情况 “商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式,方便后面统计,并按降序排序: #聚合统计各种药品数量 medicine = groupDF[['商品名称','销售数量

1.8K21

Python pandas十分钟教程

Pandas数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。...统计某列数据信息 以下是一些用来查看数据某一列信息的几个函数: df['Contour'].value_counts() : 返回计算列中每个值出现次数。...df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。...下面的示例“Contour”列对数据进行分组计算“Ca”列中记录的平均值,总和或计数。

9.8K50

质量看板开发实践(三):bug柱状图

前面2章讲了如何从jira获取数据,知道怎样获取数据,就可以绘图了 本篇记录一下bug柱状图的实现过程 对于这个bug柱状图我大致想实现以下功能: 能够按照日期查询,同时可以切换不同日期维度:年查询...bug,观察上面的列表:一个日期代表一个bug,相同日期就代表这几个bug的创建日期都是这一,所以我们就可以直接按照日期进行汇总 python中有一个库可以很方便的统计一个列表中的元素出现次数:collections.Counter...处理日期列表和value列表 # print(df) # 利用groupby分,以日期为维度进行分组聚合;,groupby()之后,使用sum相同元素求和 <class 'pandas.core.frame.DataFrame...,注释写的很详细 年查询有一点区别,我希望年查询时,横轴是一年的12个月份 由于从jira查询到的bug数据是具体到某一的,所以得到1年365的bug数据后,需要对它们进行聚合,以月份进行分组求和...}) # 利用pandas处理日期列表和value列表 # print(df) # 利用groupby分,以日期为维度进行分组聚合;,groupby()之后,使用sum相同元素求和 <class '

3.1K100

质量看板开发实践(三):bug柱状图

前面2章讲了如何从jira获取数据,知道怎样获取数据,就可以绘图了 本篇记录一下bug柱状图的实现过程 对于这个bug柱状图我大致想实现以下功能: 能够按照日期查询,同时可以切换不同日期维度:年查询、...bug,观察上面的列表:一个日期代表一个bug,相同日期就代表这几个bug的创建日期都是这一,所以我们就可以直接按照日期进行汇总 python中有一个库可以很方便的统计一个列表中的元素出现次数:collections.Counter...处理日期列表和value列表 # print(df) # 利用groupby分,以日期为维度进行分组聚合;,groupby()之后,使用sum相同元素求和 <class 'pandas.core.frame.DataFrame...,注释写的很详细 年查询有一点区别,我希望年查询时,横轴是一年的12个月份 由于从jira查询到的bug数据是具体到某一的,所以得到1年365的bug数据后,需要对它们进行聚合,以月份进行分组求和...}) # 利用pandas处理日期列表和value列表 # print(df) # 利用groupby分,以日期为维度进行分组聚合;,groupby()之后,使用sum相同元素求和 <class '

4K10

pandas使用技巧-分组统计数据

Pandas分组统计 本文介绍的是pandas库中如何实现数据分组统计: 不去重的分组统计,类似SQL中统计次数 去重的分组统计,类型SQL的统计用户数,需要去重 模拟数据1 本文案例的数据使用的是...统计每个学生出现次数 ? 统计某位同学的成绩次数 找出张三同学的全部成绩 统计张三成绩出现次数 ? 统计每个科目有多少同学出现 ?...a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan] }) 分组统计方法1 直接使用groupby函数和nunique方法: ?...分组统计方法2 整体方法说明: ? 分步骤解释: 1、找出数据不是null的值 ? 2、统计para参数中的唯一值 ?...type(df1) # df1的类型是Series型数据 3、使用from_records方法来生成数据 ? 4、通过stack方法进行翻转 ?

2.1K30

Pandas三百题

|频率 计算不同行政区(district),不同规模公司(companySize)出现次数 df.groupby(['district','companySize']).size() 5 - 分组统计...进行分组查看各分组内容 df.groupby(['district','salary']).groups 8 - 分组查看|指定 将数据按照 district、salary 进行分组查看西湖区薪资为...()<30000) 16 - 分组可视化 杭州市各区公司数量进行分组使用柱状图进行可视化 import matplotlib.pyplot as plt data = df.groupby('...('district')['salary'].agg([min, max, np.mean]) ​ 19 - 聚合统计|组合 不同岗位(positionName)进行分组统计其薪水(salary)...pandas从2021年1月1日开始,天生成10日期 pd.date_range('2021-01-01',periods=10) DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021

4.6K22

Python 全栈 191 问(附答案)

如何计算出还有几天是女朋友生日? 如何绘制出年、月的日历图? 如何使用 Python 提供的函数快速判断是否为闰年? 如何获取月的第一、最后一、月有几天?...wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时,历经的时长。 Python 的列表与快速实现元素之坑 删除列表的元素,O(1) 空间复杂度如何做到?...如何Pandas 快速生成时间序列数据?...分类中出现次数较少的值,如何统一归为 others,该怎么做到? 某些场景需要重新排序 DataFrame 的列,该如何做到?...步长为小时的时间序列数据,有没有小技巧,快速完成下采样,采集成数据呢? DataFrame 上快速某些列展开特征工程,使用 map 如何做到?

4.2K20
领券