我们还需要一个自定义 initializer 来从 JSON 字典中初始化 JSONValue。
> 之后，我们定义一个字符串，用于存放我们的Markdown源文件 $source="";//在这个变量里面放置需要解析的Markdown源文件 如果文件来自网页，还可以这样 $source=file_get_contants
，但是当出现服务器将 age中的18采用String方式:"18" 返回时，则无法解析，这是非常难遇见的情况（请问为啥我遇到了？？？）。...在使用 OC 的时候，我们常用的方法将其解析为 NSString 类型，使用的时候再进行转换，可是当使用 Swift 的 Codabel 时我们不能直接做到这样。...第二种方法同时也不会采用重写模型自身的解析过程来实现，那样子不具备通用性，太麻烦，每次遇到都需要来一遍。 参照第一种方法，我们先写一个将任意类型转换成 String?...都转换为 String 然后保证正常解析 // 当前支持 Double Int String // 其他类型会解析成 nil // /// 将 String Int Double 解析为 String...，你可以将字典解析出来处理成字符串~~~ 此时 User 写成： struct User: Codable { var name: String @ZYString public var
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。 用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...而我们需要做的就是把里面的内容给拿出来，转化成DataFrame或者其他的结构化格式。 怎么看json的结构 在解析json之前，我们必须先搞清楚它的结构。...使用python解析json python的json库可以将json读取为字典格式。...如果有多个json待解析，而他们的结构又完全一致，那么可以使用os模块结合for循环进行批量处理，把结果合并到同一个DataFrame当中。...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...= { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; } 注意：key 会被解析为列数据，value 会被解析为行数据。...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2：传入一个由嵌套的字典； 它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。...7 subkey2 2 5 8 subkey3 3 6 9 请务必保证嵌套字典的key的一致性，不然的话，数据会异常，但不会显式的报错，而是显示出NaN,
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...= { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; } 注意：key 会被解析为列数据，value 会被解析为行数据。...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2：传入一个由嵌套的字典； 它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。...7 subkey2 2 5 8 subkey3 3 6 9 请务必保证嵌套字典的key的一致性，不然的话，数据会异常，但不会显式的报错，而是显示出NaN,..."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
本篇文章将深入探讨不同类型网页数据的解析方法，并以 JSON 数据为例，详细介绍结构化数据的提取步骤，帮助读者更好地理解并掌握网页数据的爬取技术。...解析 获取行数据，解析 获取列数据。 可以使用 pandas 库将表格数据转换为 DataFrame 格式，便于后续处理。...解析方法： 通过 requests 获取返回的 JSON 数据。 使用 json.loads() 解析为 Python 的字典或列表。...（2）解析 JSON Python 提供了 json 模块来处理 JSON 格式的数据，可以将其解析为 Python 的字典或列表类型。...你可以递归地访问嵌套数据，或者将深度嵌套的部分先提取到局部变量中再操作。
rpath_excel) # 读取文件内容 """ ExcelFile对象的parse()方法读取指定工作表的内容 ExcelFile对象的sheet_names属性可以获取Excel文件中的所有工作表 这里还用到了字典表达式来给字典赋值...data.apply(xml_encode, axis=1)) ) # 写尾部 xmlFile.write("\n") """ 以特定的嵌套格式将每一行编码成...代码解析 (1)read_xml(xml_FileName)函数 功能：读入XML数据，返回pa.DataFrame 这里利用到了一个轻量级的XML解析器：xml.etree.ElementTree。...保存数据时用到了DataFrame对象的apply()方法，遍历内部每一行，第一个参数xml_encode指定了要应用到每一行记录上的方法，axis=1表示按行处理，默认值为0，表示按列处理。...(4)xml_encode(row)函数 功能：以特定的嵌套格式将每一行编码成XML 在写数据的过程我们会调用这个方法，对每行数据进行处理，变成XML格式。
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....jpg] 手动创建DataFrame 将每个列字段的数据通过列表的形式列出来 df1 = pd.DataFrame({ "name":["小明","小红","小侯","小周","小孙"],...] 2、字典中嵌套字典进行创建 # 嵌套字典的字典 dic2 = {'数量':{'苹果':3,'梨':2,'草莓':5}, '价格':{'苹果':10,'梨':9,'草莓':8},...它接收字典组成的字典或数组序列字典，并生成 DataFrame。除了 orient 参数默认为 columns，本构建器的操作与 DataFrame 构建器类似。...把 orient 参数设置为 'index'， 即可把字典的键作为行标签。
以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。...实际上，这里的lookup可看做是loc的一种特殊形式，即分别传入一组行标签和列标签，lookup解析成一组行列坐标，返回相应结果： ?...最后，pandas中提供了非常灵活多样的数据访问形式，可以说是兼顾了嵌套Series和嵌套dict的双重特性，但最为常用的其实还是[]、loc和iloc这几种方法，而对于where、query、isin
逐行读取 JSON 文件：使用 json 模块逐行解析 JSON 数据。 2. 提取指定字段：从每行 JSON 数据中提取需要的字段值。 3....data_list.append({"Name": name, "Age": age, "City": city})# 将列表转换为 Pandas DataFramedf = pd.DataFrame...(data_list)# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件df.to_excel(excel_file, index=False, engine="openpyxl")print(f"数据已成功保存到...2. df.to_json(): • 将 DataFrame 转为 JSON 格式。 常用参数 • orient="records": 每一行作为一个 JSON 对象。...多工作表 Excel 转 JSON# 读取 Excel 文件中的所有工作表excel_data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None) # 返回一个字典
3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式，最常见的是利用等长度的列表或字典构建（例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型）。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...（3）为列、索引命名和values属性 与Series一样，DataFrame也能为列，索引命名，同时也有values属性。...由于类似数组和集合，索引对象的一些方法和属性如下： 一些索引对象的方法和属性 方法 描述 append 将额外的索引对象粘贴到原对象后，产生一个新的索引 difference 计算两个索引的差集 intersection...计算两个索引的交集 union 计算两个索引的并集 delete 将位置i的元素删除，并产生新的索引 drop 根据传入的参数删除指定索引值，并产生新索引 unique 计算索引的唯一值序列 is_nuique
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...创建DataFrame 字典创建 最常用的方法时直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典。...字典嵌套创建 嵌套字典传给DataFrame时，外层字典的键作为列，内层键作为行索引 In[1]: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9}, .......通过类似字典的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series。...注意：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度匹配；将Series赋值给一个列时，会精确匹配DataFrame的索引，空位将被用NaH替代。
Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。...创建DataFrame有多种方式： 以字典的字典或Series的字典的结构构建DataFrame，这时候的最外面字典对应的是DataFrame的列，内嵌的字典及Series则是其中每个值。...从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。...，以C为列标签将D列的值汇总求和pd.crosstab(rows = ['A', 'B'], cols = ['C'], values = 'D')#以A、B为行标签，以C为列标签将D列的值汇总求和
json库提供了loads()方法，可以将JSON字符串解析为Python的字典或列表对象，从而方便我们对数据进行操作和分析。 当我们获得了解析后的JSON数据，就可以开始进行各种处理了。...此外，我们还可以使用Pandas库将JSON数据转换为DataFrame对象，以便于更方便地进行数据清洗和分析。 在实际的操作中，我们可能会遇到一些复杂的JSON数据结构，例如嵌套的字典和列表。...最后，当我们完成了对JSON数据的采集和解析后，我们可以根据需求将数据保存到数据库中、导出为CSV文件或者进行进一步的数据分析。...然后，通过`response.json()`方法将获取到的JSON数据转换成Python字典对象。...接着，我们使用`json.loads()`方法将JSON数据解析为Python的字典或列表对象，便于我们对数据进行操作。最后，我们可以根据需求提取所需的数据，进行数据保存和导出等进一步操作。
concat(): 将多个Series或DataFrame连接到一起，默认为按行连接(axis参数默认为0)，结果的行数为被连接数据的行数之和。...concat()的第一个参数通常传入一个由Series或DataFrame组成的列表，表示将列表中的数据连接到一起，连接的顺序与列表中的顺序相同。也可以传入一个字典，后面会介绍。...axis: axis参数默认为0('index')，如果将axis参数设置为1('columns')，则表示按列连接，结果的列数为被连接数据的列数之和。...二连接基本原理解析 ---- 上面两个例子的连接原理如下。 1. 按行连接 ? 2. 按列连接 ?...使用keys给结果添加外层行索引后，可以使用levels参数给外层索引添加更多的值，传入一个嵌套的列表数据。对不是多重行索引的数据，levels参数不支持，会报错。
以下是从JSON字符串创建DataFrame的步骤：导入所需的库：import pandas as pdimport json将JSON字符串解析为Python对象：data = json.loads(...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。...)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...以下是一些常见的操作示例：处理缺失值：df = df.fillna(0) # 将缺失值填充为0数据类型转换：df['column_name'] = df['column_name'].astype(int...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。
import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2）传入一个字典dict： 字典的key值就是数据标签...import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2）传入一个嵌套列表list： 当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多行数据...，嵌套列表中元素个数显示成多列数据。...df2 = pd.DataFrame([ ['a','A'],['b','B'],['c','C'] ] ) df2 列表里面嵌套的列表也可以换成元组。...dict： 直接以字典传入DataFrame时，字典的key值就相当于列索引，若未设置行索引，默认从0开始索引。
这是个嵌套的、类似字典的结构，以逗号为分隔符，存储键值对；键与值之间以冒号分隔。JSON格式独立于具体平台（就像XML，我们将在 用Python读写XML文件介绍），便于平台之间共享数据。...创建xlsx_read字典时，我们使用了字典表达式，这个做法很Python：不是显式地遍历工作表，将元素添加到字典，而是使用字典表达式，让代码更可读、更紧凑。...'' 遍历所有记录的生成器 ''' def write_xml(xmlFileName, data): ''' 以XML格式保存数据 ''' def xml_encode(row): ''' 以特定的嵌套格式将每一行编码成...read_xml方法的return语句从传入的所有字典中创建一个列表，转换成DataFrame。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。
DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...虽然 DataFrame 是以二维结构保存数据的，但你仍然可以轻松地将其表示为更高维度的数据（层次化索引的表格型结构，这是 pandas中许多高级数据处理功能的关键要素 ） 创建 DataFrame 的办法有很多...，可以将 DataFrame 的列获取为一个 Series，代码示例： frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值的方式进行修改，赋值方式类似 Series。...作为 del 的例子，这里先添加一个新的布尔值的列，state 是否为 ‘Ohio’，代码示例： frame2['eastern'] = frame2.state=='Ohio' frame2 DataFrame...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
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