本文中,云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中,还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...文件的功能,在本教程中,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。....json']) df2.show() 读取目录中的所有文件 只需将目录作为json()方法的路径传递给该方法,我们就可以将目录中的所有 JSON 文件读取到 DataFrame 中。...应用 DataFrame 转换 从 JSON 文件创建 PySpark DataFrame 后,可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。...文件到 DataFrame
首先新建一个dataframe import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{SQLContext, SparkSession} import scala.util.parsing.json....但是如果想得到第一列为key,第二列为value,那么写法是这样子的: val df2Array: Array[(String, String)] = testDataFrame.collect()....定义一下函数即可: def regJson(json:Option[Any]):Map[String,Any] = json match { case Some(map:Map[String,Any])...=> map } println(regJson(JSON.parseFull(jsTest))) // Map(1 -> asf, 2 -> 2143, 3 -> rfds)
由于我们的埋点日志是嵌套json类型,要想最终所有字段展开来统计分析就必须把嵌套json展开。...22shouye%22%2C%22ptitle%22%3A%22shouye%22%7D%2C%22av%22%3A%2210.3.3%22%7D 218.15.255.124 200 最开始Logstash的配置文件如下...remove_field => [ "yc_log" ] } } } output { stdout { codec => rubydebug } } 按照以上配置文件运行Logstash得到的结果如下...如果直接在配置文件中添加 json { source => "lg_vl" } 会报jsonParseException错。...之后添加一个字段lg_value,再将lg_vl的内容赋值给lg_value;之后单独对lg_value进行json解析就可以了。
前言 此对比默认json arry中的顺序相同,在Python中即list中出现的顺序相同。将结果保存在对应的xx_ret中。...import json import os import string # 保存不同的字段 different_ret = [] # 保存缺失的字段 lack_ret = [] # 保存额外的字段 extra_ret...= [] # 保存do_check对比时baseJson的前缀 base_json_pre_list = [] # 保存遍历多余字段的前缀 extra_pre_list = [] def do_check...('['+"\""+key_c+"\""+']') # TODO: 更复杂的嵌套情况没有仔细想,但是应该不影响 if key_c in jsonBase:...() # 检查额外的字段 def do_check_extra(json_object): if isinstance(json_object,dict): for key,
到json str if b, err := json.Marshal(config); err == nil { fmt.Println("================struct 到json...str==") fmt.Println(string(b)) } //map 到json str fmt.Println("================map 到json str====...=================") enc := json.NewEncoder(os.Stdout) enc.Encode(dat) //array 到 json str arr := []string...== nil { fmt.Println("================array 到 json str==") fmt.Println(string(lang)) } //json...==========json 到 []string==") fmt.Println(wo) } }
mongodb取出json,利用python转成dataframe(dict-to-dataframe) 1、mongodb数据源结构: 2、输出结果: 3、python代码部分...db.gaode_pois_hotel_yunnan_extra_mid01.find({},{"_id":0,'name':1,'lng':1,'lat':1}).limit(10) #创建一个空的dataframe...df = pd.DataFrame(columns = ["_id", "name", "lng", "lat"]) for x in data2:...#dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict(x,orient='index').T
mongodb取出json,利用python转成dataframe(dict-to-dataframe) 1、mongodb数据源结构: ? 2、输出结果: ?...db.gaode_pois_hotel_yunnan_extra_mid01.find({},{"_id":0,'name':1,'lng':1,'lat':1}).limit(10) #创建一个空的dataframe...df = pd.DataFrame(columns = ["_id", "name", "lng", "lat"]) for x in data2:...#dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict(x,orient='index').T
对于长期使用python写代码的我来说,经常在Python代码中,使用.get方法来访问嵌套在JSON结构中的值。...我们知道JSON(JavaScript Object Notation)是一种常见的数据交换格式,它可以包含嵌套的键值对。但是在我们使用总该如何获取嵌套对象中的值呢?...1、问题背景在 Python 中,可以使用 .get() 方法从 JSON 对象中获取值。当 JSON 对象中嵌套了其他 JSON 对象时,如何获取嵌套对象中的值呢?...例如,以下 JSON 对象中包含了一个名为 "product" 的嵌套对象,该对象又包含了几个子对象。...2、解决方案但是,如果 JSON 对象中的嵌套对象不是直接使用键值对表示,而是使用数组表示,则获取嵌套对象中的值就会变得更加复杂。
parDF1=spark.read.parquet("/temp/out/people.parquet") 之前,我详细讲解过,首先让我们了解一下什么是 Parquet 文件以及它相对于 CSV、JSON...Parquet 能够支持高级嵌套数据结构,并支持高效的压缩选项和编码方案。 Pyspark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件,自动捕获原始数据的模式,它还平均减少了 75% 的数据存储。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式 现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...下面是一个将 Parquet 文件读取到 dataframe 的示例。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。
问题背景在某些情况下,我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...例如,给定以下JSON结构:{ "foo_code": 404, "foo_rbody": { "query": { "info": {...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...JSON结构中提取值。...以下是一些最常用的方法:使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',
("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...注意: 开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...当使用 format("csv") 方法时,还可以通过完全限定名称指定数据源,但对于内置源,可以简单地使用它们的短名称(csv、json、parquet、jdbc、text 等)。...CSV 文件 只需将目录作为csv()方法的路径传递给该方法,我们就可以将目录中的所有 CSV 文件读取到 DataFrame 中。...应用 DataFrame 转换 从 CSV 文件创建 DataFrame 后,可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。 5.
; Json 中的基本元素是 字符串、数字、布尔值 或 null , Json 对象中的键值对 , 可以是上述类型元素 ; Json 数组中的元素 , 可以是上述类型元素 ; 2、Json 功能 Json...", "orange" ] Json 对象对应着 Python 中的字典 , Json 数组对应着 Python 中的列表 , 上述对应可无缝衔接转换 ; 4、Json 格式 - 对象 /...数组 嵌套格式 Json 对象中的 键 和 值 可以是 对象 或 数组 ; Json 数组中的元素 , 可以是 对象 或 数组 ; 下面的 Json 数据 是一个 Json 对象 , “hobbies”...特点 Json 可以在不同的平台和编程语言之间进行数据交换和通信 , 有以下特点 : 简单易读 : JSON格式简单,易于阅读和编写,也易于机器解析和生成 ; 跨平台兼容 : JSON可以在不同的操作系统...、编程语言和平台之间进行数据交换,具有良好的跨平台兼容性 ; 不依赖特定编程语言 : JSON是一种独立于编程语言的格式,可以在不同的编程语言之间进行数据交换和通信 ; 易于处理 : JSON数据可以直接在
一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式的编码,python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...二 python处理所需要的库 requests json 如果没有安装 requests库可以安装 安装方法在我以前的文章里 三 代码实现 __author__ = 'lee' import...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict
在实际工作中,经常会遇到这样的场景,想将计算得到的结果存储起来,而在Spark中,正常计算结果就是RDD。 而将RDD要实现注入到HIVE表中,是需要进行转化的。...关键的步骤,是将RDD转化为一个SchemaRDD,正常实现方式是定义一个case class. 然后,关键转化代码就两行。...data.toDF().registerTempTable("table1") sql("create table XXX as select * from table1") 而这里面,SQL语句是可以修改的,...实现效果如图所示: 运行完成之后,可以进入HIVE查看效果,如表的字段,表的记录个数等。完胜。
前言前阵子承接了2个需求,一个数据脱敏,一个是低代码国际化多语言需求,这两个需求有个共同特点,都是以json形式返回给前端,而且都存在多层嵌套,其中数据脱敏的数据格式是比较固定,而低代码json的格式存在结构固定和不固定...今天就来聊下多层嵌套json值如何解析或者替换多层嵌套json解析1、方法一:循环遍历+利用正则进行解析这种做法相对常规,且解析比较繁琐。...解析的方法三,那个悬念做法就是将json与对象映射起来,通过对象来取值4、方法四:先自己发散下,然后看下总结总结本文的多层嵌套json的解析和替换都提供了几种方案,综合来讲是推荐将json先转对象,通过对象操作...对json替换,推荐使用自定义json序列化注解的方式。但这种方式比较适合json的结构以及字段是固定的方式。...对于低代码,本身的json结构是多种多样的,如果要后端实现,一种做法,就是将这些json都映射成对象,但因为json结构多种多样,就会导致要映射的对象膨胀。
,data.json是要读取的JSON文件的路径,df是将数据加载到的Pandas DataFrame对象。...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时,我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据,我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...以下是解析嵌套JSON数据的步骤:导入所需的库:import pandas as pdfrom pandas.io.json import json_normalize使用json_normalize(...)函数解析嵌套的JSON数据:df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中,data是包含嵌套JSON数据的Python对象,nested_key是要解析的嵌套键...我们还探讨了如何解析嵌套的JSON数据,并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame的案例。最后,我们提供了一些常见的JSON数据清洗和转换操作。
dict是用来存储对象属性的一个字典,其键为属性名,值为属性的值。dict可直接json化。...2嵌套对象转json: 刚才的People类可看做是嵌套类,即有一个属性是另一个类的实例,此时,若用上面的方法来json化Person对象,会有问题,如下【错误】: def simple_person(...属性仍是自定义的类,是不能直接json化的。...safe=False)//另一种方式 except: return JsonResponse(datalogic.get_comon_resp(1, '没有查询到对应数据...化(通过serializer得到的不好看,也不好处理,大量的属性处理还比较费劲),需要将其遍历得到每个对象,然后将其属性字典加入到list中,最后将其添加到通用dict中 pers = Person.objects.all
想要用python自已手动序列化嵌套类,就要明白两个问题: 1.Json是什么? 2.Json支持什么类型?...我可以很确定的告诉你,可以,并且,嵌套类都可以!!!...很多人会说,第五种才是我想要的,前面四种不是标准的json数据,刚开始确实是这样认为的,但是。。。 1.如果你处理的两个嵌套类是数据库的呢?...假比如一对多的关系型数据库,method3不是一个很好的选择么? 2.如果你处理的两个嵌套类是包含关系呢?method2不是一个很好的选择么?...以上这篇Python 之 Json序列化嵌套类方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
JSON字符串解码是借助Python中JSON库的内置方法load()和load()来完成的。...这里的转换表显示了从JSON对象到Python对象的示例,这有助于在JSON字符串的Python中执行解码。...True True False False Null None 让我们来看一个借助json.loads()函数在Python中进行解码的基本示例, import json # 引入json库 #json...loads()的字典 dict_obj = json.loads(person_data) print(dict_obj) # 检查dict_obj的类型 print("Type of dict_obj...在Python中解码JSON文件或解析JSON文件 注意:解码JSON文件是与文件输入/输出(I / O)相关的操作。JSON文件必须存在于系统中指定程序中指定位置的位置。
处理大型CSV文件时,有两个主要关注点: 加载大型CSV文件时所使用的内存量。 加载大型CSV文件所花费的时间。 理想情况下,你希望最小化DataFrame的内存占用,同时减少加载所需的时间。...resource=download 获取的日本贸易统计数据。 该数据集包含了从1988年到2020年的贸易数据。它包含超过1亿行,CSV文件占用了4.5 GB的空间。...检查列 让我们检查数据框中的列: df.columns 现在,你应该意识到这个CSV文件没有标题,因此Pandas将假定CSV文件的第一行包含标题: Index(['198801', '1', '103...与前面的部分一样,缺点是在加载过程中必须扫描整个CSV文件(因此加载DataFrame需要22秒)。 总结 在本文中,介绍了许多从CSV文件加载Pandas DataFrame的技巧。...通常情况下,没有必要将整个CSV文件加载到DataFrame中。通过仅加载所需的数据,你不仅可以节省加载所需数据的时间,还可以节省内存,因为DataFrame需要的内存更少。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云