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在Python如何将 JSON换为 Pandas DataFrame

JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时,我们经常会遇到嵌套JSON结构。为了正确解析和展开嵌套JSON数据,我们可以使用Pandasjson_normalize()函数。...案例研究:从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例,演示如何使用公开的API获取JSON数据,并将其转换为Pandas DataFrame。...结论在本文中,我们讨论了如何将JSON换为Pandas DataFrame。...我们还探讨了如何解析嵌套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。

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你必须知道的Pandas 解析json数据的函数

JSON对象列表 采用[]将JSON对象括起来,形成一个JSON对象的列表,JSON对象中同样会有多层{},也会有[]出现,形成嵌套列表 这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...(),它可以对以上两种Json格式的数据进行解析,最终生成DataFrame,进而对数据进行更多操作。...from pandas import json_normalize import pandas as pd 1. 解析一个最基本的Json a. 解析一般Json对象 a_dict = {"appid":"59257444", "appsecret":"uULlTGV9 ", 'city':'深圳'}) # 将获取到的值转换为json对象 result = r.json()...此时,我们需要先根据多个嵌套列表的key将Json解析成多个DataFrame,再将这些DataFrame根据实际关联条件拼接起来,并去除重复值。 json_obj = {<!

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你必须知道的Pandas 解析json数据的函数-json_normalize()

JSON对象列表 采用[]将JSON对象括起来,形成一个JSON对象的列表,JSON对象中同样会有多层{},也会有[]出现,形成嵌套列表 这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...(),它可以对以上两种Json格式的数据进行解析,最终生成DataFrame,进而对数据进行更多操作。...(一个点) |max_level|解析Json对象的最大层级数,适用于有多层嵌套Json对象 在进行代码演示前先导入相应依赖库,未安装pandas库的请自行安装(此代码在Jupyter Notebook...from pandas import json_normalize import pandas as pd 1. 解析一个最基本的Json a. 解析一般Json对象 a_dict = {<!...此时,我们需要先根据多个嵌套列表的key将Json解析成多个DataFrame,再将这些DataFrame根据实际关联条件拼接起来,并去除重复值。 json_obj = {<!

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解决AttributeError: DataFrame object has no attribute tolist

(lst)运行这段代码,我们将得到以下输出:plaintextCopy code[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]这证明我们已经成功将DataFrame换为列表。...当我们在进行数据分析时,有时候需要将PandasDataFrame对象转换为列表以进行后续处理。....tolist()​​​方法的主要作用是将DataFrame对象转换为一个嵌套的Python列表。它将每行数据作为一个列表,再将所有行的列表组合成一个大的列表。...通过使用​​.tolist()​​方法,我们将DataFrame对象转换为列表。打印输出的结果是每一行数据作为一个列表,再将所有行的列表组合成一个大的列表。...总之,​​.tolist()​​方法非常有用,可以方便地将DataFrame对象转换为嵌套列表,以满足某些数据处理或分析的需求。

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AI网络爬虫:用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法: GET 状态代码: 200 OK 获取网页的响应,这是一个嵌套json数据; 获取json数据中"data"键的值,然后获取其中..."plugins"键的值,这是一个json数据,提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ,提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ; 保存Excel文件; 注意:每一步都输出信息到屏幕...; 每爬取1页数据后暂停5-9秒; 需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式,比如将嵌套的字典转换为字符串; 在较新的Pandas版本中,append方法已被弃用...源代码: import requests import pandas as pd import time import json # 请求URL url = "https://agents.baidu.com...plugins'] # 提取所有产品的键作为表头 headers = set() for product in products: headers.update(product.keys()) # 创建DataFrame

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AI网络爬虫:用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法:GET状态代码:200 OK获取网页的响应,这是一个嵌套json数据;获取json数据中"data"键的值,然后获取其中"plugins..."键的值,这是一个json数据,提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ,提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ;保存Excel文件;注意:每一步都输出信息到屏幕;...每爬取1页数据后暂停5-9秒;需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式,比如将嵌套的字典转换为字符串;在较新的Pandas版本中,append方法已被弃用。...源代码:import requestsimport pandas as pdimport timeimport json# 请求URLurl = "https://agents.baidu.com/lingjing...Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36"}# 创建Excel文件file_path = "F:/baiduaiagent20240619.xlsx"df = pd.DataFrame

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3D酷炫立体图现已加入 pyecharts 豪华晚餐

增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。...最后所有的配置项都是要经过 JSON 序列化的,像 int64 这种类型的数据在这个过程是会报错的。...@staticmethod pdcast(pddata)用于处理 Pandas 中的 Series 和 DataFrame 类型,返回 value_lst, index_list 两个列表 传 入的类型为...传入的类型为 DataFrame 的话,pdcast() 会返回一个确保类型正确的列表(整个列表的数据类型为 float 或者 str,会先尝试转换为数值类型的 float,出现异常再尝试转换为 str...多个维度时返回一个嵌套列表。比较适合像 Radar, Parallel, HeatMap 这些需要传入嵌套列表([[ ], [ ]])数据的图表。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式的数据6.2 二进制数据格式6.3 Web APIs交互6.4 数据库交互6.5 总结

我会着重介绍pandas的数据输入与输出,虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。...表6-1 pandas中的解析函数 我将大致介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。...则将Python对象转换成JSON格式: In [65]: asjson = json.dumps(result) 如何将(一个或一组)JSON对象转换为DataFrame或其他便于分析的数据结构就由你决定了...可以自动将特别格式的JSON数据集转换为Series或DataFrame。...如果你需要将数据从pandas输出JSON,可以使用to_json方法: In [71]: print(data.to_json()) {"a":{"0":1,"1":4,"2":7},"b":{"0

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Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

先看一个非常简单的例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如,上面的例子,如何将列2和3为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

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AI网络爬虫:用deepseek批量提取gptstore.ai上的gpts数据

slug=finance&page={pagenumber} 请求方法: GET 状态代码: 200 OK {pagenumber}的值从1开始,以1递增,到10结束; 获取网页的响应,这是一个嵌套json...:每一步都输出信息到屏幕; 每爬取1页数据后暂停5-9秒; 需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式,比如将嵌套的字典转换为字符串; 在较新的Pandas版本中...import pandas as pd import time import random # 设置请求头 headers = { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding"...df = pd.DataFrame() # 遍历页码 for page_number in range(1, 11): print(f"正在爬取第 {page_number} 页数据...") url...(value) else: flat_item[key] = value df = pd.concat([df, pd.DataFrame([flat_item])], ignore_index=True

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如何将Pandas数据转换为Excel文件

Pandas DataFrame换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...第2步:制作一个DataFrame 在你的python代码/脚本文件中导入Pandas包。 创建一个你希望输出的数据的数据框架,并用行和列的值来初始化数据框架。 Python代码。...#import pandas package import pandas as pd # creating pandas dataframe df_cars = pd.DataFrame({'Company...使用pandas包的ExcelWriter()方法创建一个Excel写作对象。 输入输出的Excel文件的名称,你想把我们的DataFrame写到该文件的扩展名中。...(在我们的例子中,我们将输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx

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python下的PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; dict...第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...[1,2,3,4]和[5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5

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AI网络爬虫:用deepseek批量提取gptstore.ai上的gpts数据

slug=finance&page={pagenumber}请求方法:GET状态代码:200 OK{pagenumber}的值从1开始,以1递增,到10结束;获取网页的响应,这是一个嵌套json数据;...获取json数据中"gpts"键的值,这是一个json数据;提取每个json数据中所有键的名称,写入Excel文件的表头,所有键对应的值,写入Excel文件的数据列;保存Excel文件;注意:每一步都输出信息到屏幕...;每爬取1页数据后暂停5-9秒;需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式,比如将嵌套的字典转换为字符串;在较新的Pandas版本中,append方法已被弃用...KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36X-Nextjs-Data:1源代码:import requestsimport jsonimport pandas...(value)else:flat_itemkey = valuedf = pd.concat([df, pd.DataFrame(flat_item)], ignore_index=True)else:

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Pandas将列表(List)转换为数据框(Dataframe

第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...[1,2,3,4]和[5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas将列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

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创建DataFrame:10种方式任你选!

微信公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Peter DataFrame数据创建 在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构:Series类型和DataFrame类型,以及详细讲解了如何创建...本文介绍的是如何创建DataFrame型数据,也是pandas中最常用的数据类型,必须掌握的,后续的所有连载文章几乎都是基于DataFrame数据的操作。...数据,发现什么也没有输出;但是通过type()函数检查发现:数据是DataFrame类型 [008i3skNgy1gqfh1i23a1j30kg09qwf7.jpg] 2、创建一个数值为NaN的数据 df0...可以通过读取本地的Excel、CSV、JSON等文件来创建DataFrame数据 1、读取CSV文件 比如曾经爬到的一份成都美食的数据,是CSV格式的: df2 = pd.read_csv("成都美食....文件 比如本地当前目录下有一份json格式的数据: [008i3skNgy1gqfhixqzllj30jm0x2act.jpg] 通过pandas读取进来: df4 = pd.read_json("information.json

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PySpark UD(A)F 的高效使用

利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串,所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON,返回Pandas数据帧,并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...Spark DataFrameJSON 相互转换的函数; 2)pandas DataFrameJSON 相互转换的函数 3)装饰器:包装类,调用上述2类函数实现对数据具体处理函数的封装 1) Spark...带有这种装饰器的函数接受cols_in和cols_out参数,这些参数指定哪些列需要转换为JSON,哪些列需要转换为JSON。只有在传递了这些信息之后,才能得到定义的实际UDF。...作为输入列,传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols,并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状,因此将其用于输出 cols_out。

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