将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转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。...将JSON数据转换为DataFrame:df = pd.DataFrame(data)在上述代码中,df是转换后的Pandas DataFrame对象,其中包含从API获取的JSON数据。...结论在本文中,我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。...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。...通过将JSON转换为Pandas DataFrame,我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住,在进行任何操作之前,请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...在与服务器交互的时候,我们往往会使用json字符串,今天的例子是java对象转化为字符串, 代码如下 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
将数据存于pandas DataFrame对象意味着,数据的原始格式并不重要;一旦读入,它就能保存成pandas支持的任何格式。在前面这个例子中,我们就将CSV文件中读取的内容写入了TSV文件。...to_csv(…)方法将DataFrame的内容转换为可存储于文本文件的格式。你要指定分隔符,比如sep=‘,’,以及是否保存DataFrame的索引,默认是保存的。...然后,使用pandas的read_json(…)方法,传入r_filenameJSON。 读出的数据存储于json_read这一DataFrame对象。...要写入一个JSON文件,你可以对DataFrame使用.to_json()方法,将返回的数据写进一个文件,类似用Python读写CSV/TSV文件中介绍的流程。 4...., 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XML ''' # 读出和写入数据的文件名 r_filenameXML
同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct、array和map)。...然而JSON数据的体积却过于庞大,不利于批量数据分析。因此一个常见的数据处理步骤就是将JSON转换为ORC、Parquet等高效的列式存储格式。...人工合并整个JSON数据集所有记录的schema是一件十分枯燥繁琐的任务。Spark SQL在处理JSON数据时可以自动扫描整个数据集,得到所有记录中出现的数据列的全集,推导出完整的schema。...图5:Spark对不规整JSON数据的处理 上图展示了Spark SQL对三条不规整的个人信息JSON记录进行整理和schema推导的过程。...简而言之,逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换,将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
导读 前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。...所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。...,相应接口为read_sql()和to_sql() 此外,pandas还支持html、json等文件格式的读写操作。...由于该方法默认是按行进行检测,如果存在某个需要需要按列删除,则可以先转置再执行该方法 异常值,判断异常值的标准依赖具体分析数据,所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除,drop,接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中的groupby,后者媲美Excel中的数据透视表。
6.1 读写文本格式的数据 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结,其中read_csv和read_table可能会是你今后用得最多的。...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。...JSON数据的读取和处理(包括嵌套记录)。
;再进行有序分组,即每三行分一组;最后循环每一组,将组内数据拼成单记录的DataFrame,循环结束时合并各条记录,形成新的DataFrame。...DataFrame不擅长表达多层Json,需要用json_normalize函数将多层Json转为二维DataFrame,才能进行后续计算,这说明Pandas的语言整体性不够好。...):cnt, sum(Orders.Amount):sum) SPL序表可以表达多层Json,支持多层数据的计算,比Pandas简洁优雅。...Pandas参数的表达能力就差多了,merge函数里表示DataFrame的选项只有left和right,因此只能进行两表关联。...,然后将各期明细转置为DataFrame,并追加到事先准备好的list里,继续循环下一项贷款,循环结束后将list里的多个小DataFrame合并为一个大DataFrame。
如果使用的是 Numpy 或者 Pandas,直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题,因为 add() 方法接受的是两个 list 列表。...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。
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...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...) # 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...='单位')和writer.save(),将多个数据帧写⼊同⼀个⼯作簿的多个sheet(⼯作表) 查看数据 df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n⾏ df.tail(n) # 查看...–melt函数 melt是逆转操作函数,可以将列名转换为列数据(columns name → column values),重构DataFrame,用法如下: 参数说明: pandas.melt(frame
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。...;pymysql主要是python用来连接数据库,然后进行库表操作的第三方库,也需要先安装 import numpy as np import pandas as pd from pandas import....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"],...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...)是pandas中的二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的字典。
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。...-- -->"appid":"59257444", "appsecret":"uULlTGV9 ", 'city':'深圳'}) # 将获取到的值转换为json对象 result = r.json()...探究:解析带有多个嵌套列表的Json 当一个Json对象或对象列表中有超过一个嵌套列表时,record_path无法将所有的嵌套列表包含进去,因为它只能接收一个key值。...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 = {<!
写入 JSON 可以将 Series 或 DataFrame 转��为有效的 JSON 字符串。使用 to_json 和可选参数: path_or_buf : 要写入输出的路径名或缓冲区。...的默认值)将数据序列化为嵌套的 JSON 对象,其中列标签充当主要索引: In [237]: dfjo.to_json(orient="columns") Out[237]: '{"A":{"x":1,...,"y":16,"z":17}' 记录导向将数据序列化为列->值记录的 JSON 数组,不包括索引标签。...使用 max_level=1 将规范化到所提供字典的第一个嵌套级别。...使用下面的 XSLT,lxml 可以将原始的嵌套文档转换为更扁平的输出(如下所示,仅用于演示),以便更容易解析为 DataFrame: In [405]: xml = """<?
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...(一个点) |max_level|解析Json对象的最大层级数,适用于有多层嵌套的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...-- -->"appid":"59257444", "appsecret":"uULlTGV9 ", 'city':'深圳'}) # 将获取到的值转换为json对象 result = r.json()...探究:解析带有多个嵌套列表的Json 当一个Json对象或对象列表中有超过一个嵌套列表时,record_path无法将所有的嵌套列表包含进去,因为它只能接收一个key值。...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 = {<!
:合并多个dataframe,类似sql中的union pivot:按照指定的行列重塑表格 pivot_table:数据透视表,类似excel中的透视表 cut:将一组数据分割成离散的区间,适合将数值进行分类...qcut:和cut作用一样,不过它是将数值等间距分割 crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间的频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...:绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table:绘制表格形式可视化图 日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta...: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率
零、写在前面 前面两篇文章基础篇(一)和基础篇(二)讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、tsv、json格式的数据,今天我们继续探索pandas读取数据。...()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(看起来更加优雅) """ excel_read...# 返回DataFrame格式数据 return pd.DataFrame(list(iter_records(root))) """ 遍历有记录的生成器 """ def iter_records...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...(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。
数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV..., connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串,URL或文件中读取。...# 写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件...# 用均值替换所有空值(均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ) s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...,替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符,替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace
或者以数据库进行类比,DataFrame中的每一行是一个记录,名称为Index的一个元素,而每一列则为一个字段,是这个记录的一个属性。...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。...DataFrame转换为其他类型 df.to_dict(outtype='dict') outtype的参数为‘dict’、‘list’、‘series’和‘records’。...df[0:3]df[0] 下标索引选取的是DataFrame的记录,与List相同DataFrame的下标也是从0开始,区间索引的话,为一个左闭右开的区间,即[0:3]选取的为1-3三条记录。
pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99 返回的json数据:{ "errno": 0, "msg": "success", "data": { "total": 36, "pageNo...pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法: GET 状态代码: 200 OK 获取网页的响应,这是一个嵌套的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
pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99返回的json数据:{"errno": 0,"msg": "success","data": {"total": 36,"pageNo": 1...pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法:GET状态代码:200 OK获取网页的响应,这是一个嵌套的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
解决方法要解决这个错误,我们可以使用Pandas库中的.values.tolist()方法来将DataFrame对象转换为列表。...结论AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'错误通常发生在尝试将Pandas的DataFrame对象转换为列表时。...tolist()方法是Pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于将DataFrame对象转换为列表形式。....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。...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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