一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个pandas处理的问题，提问截图如下： 原始数据如下图所示： 后来还提供了一个小文件。...二、实现过程 这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个思路。 不过并不是粉丝想要的那种。...后来【隔壁山楂】基于给的测试文件，写了一个代码，如下所示： import json import pandas as pd with open("test", encoding='utf-8') as...f: json_data = json.load(f) pd.DataFrame(pd.json_normalize(json_data)['tblTags'].explode().tolist...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个pandas处理的问题，提问截图如下： 原始数据如下图所示： 后来还提供了一个小文件。...二、实现过程 这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个思路。 不过并不是粉丝想要的那种。...后来【隔壁山楂】基于给的测试文件，写了一个代码，如下所示： import json import pandas as pd with open("test", encoding='utf-8') as...f: json_data = json.load(f) pd.DataFrame(pd.json_normalize(json_data)['tblTags'].explode().tolist...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
如果你死了，情况就更糟了：你可能会发现自己用一把新来的剑杀死了balls of slime，因为你收集了足够多的金子来制造更好的装备。...“用户生产的内容”这个词还没有被发明出来，但这个概念即使在我年轻的头脑中也非常简单：这个世界是由一群人，其他玩家创造的。 一旦你完成了每一个挑战性的任务并达到20级，你就会成为一个巫师。...被这个精英创作者群体所接纳，是我年轻生活中最有收获和满足的时刻之一。每一个新的巫师都必须通过我的测试，像我一样，花上无数个小时和不眠之夜，才能在我之前完成巫师的任务。我通过奉献和贡献证明了我的价值。...这只是一个游戏，但也是我第一次遇到的一个社区，这个社区向我展示了一个正常运作的精英管理系统是多么强大。 从创建者到编码者 NyxMud是基于LPMud代码库的，它是由Lars Pensjé创建的。...驱动器提供了一个“气隙” 这个空隙对于NYXMUD来说是不够的；只有当一个人可以被信任写所有代码时，才允许它存在。
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。...上面的例子是一个非常简单的json，它的结构很容易理解。但通常我们拿到的json数据会嵌套很多层，而且内容也非常多，看得人头晕眼花。这时候就需要一些工具来辅助我们进行分析。...这个插件可以帮助我们格式化json数据，使之结构更加清晰易读。...，就可以把json里所有的内容都展开：字典的key变成列名，value变成值： 至此，json就成功地转化成了DataFrame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。
一、前言 前几天在Python白银交流群【微凉】问了一个Python文本处理的问题，提问截图如下： 代码截图如下所示： 二、实现过程 这里【eric】给了一个指导，使用"".join(content)可以实现...如果content里边的内容自带换行符的话，就顺水推舟了。 后来【瑜亮老师】也给了一个指导，只需要在代码的最后面添加一行text = text + '/n'。...后来【漫游感知】也给了一个提示，【瑜亮老师】也继续提供了两个方法，如下所示： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python文本处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群
extend接受一个参数，这个参数总是一个list，并且把这个list中每个元素添加到原list中。 append接受一个参数，这个参数可以是任何数据类型，并且简单地追加到list的尾部。...那么如何在字典里嵌套列表呢？...(alist) [1, 2, 3, ['www', 'pythontab.com']] 5.2 python 中如何把嵌套的列表合并成一个列表?...参考链接： python 中如何把嵌套的列表合并成一个列表?..._起不好名字就不起了的博客-CSDN博客_python列表套列表变成一个列表 5.3 python-实用的函数-将多个列表合并为一个 抓数据的的时候把数据存在了多个列表里，做数据清洗的时候需要将多个列表中的元素合并为一个列表
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。...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。...本来我是很推崇做个人规划的，但是，我发现不止是我周边和某些读者朋友，包括我自己，规划作的越来越假大空，规划本身没有错，错的是：现实生活中我们把规划变成了日日口号，而为能如实完成，所以我现在推崇：规划，先做再说
我选择的是肯塔基州的莱克星顿（Lexington）市。 为什么不选纽约、洛杉矶，却要选它呢？ 因为我在美国访学的时候，周末经常去那里。 我访问的大学坐落在村子里。...下面我们编制一个函数，帮我们整理数据框。它主要实现以下功能： 把列名变成小写的“date”和“value”； 按照时间顺序，排列数据。...df = arrange_time_dataframe(df) 我们展示一下df的前5行。 df.head() ? 你会看到，日期数据变成了索引，而且按照升序排列。 下面我们该绘图了。...你可能会有以下疑问： 既然CSV文件这么小巧，Pandas读取起来也方便，为什么还要费劲去学那么难用的JSON和XML数据读取方法呢？ 这是个好问题！ 我能想到的，至少有两个原因。...你用什么工具来整理和分析它们呢？有没有比本文更高效的方法？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。
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...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。...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。
": 1, "pageSize": 36, "plugins": [ { "name": "零基础学习路径规划", "description": "你好，请你给出一个主题，我将给你一份完整的学习路径规划...Python编程专家，完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下： 在F盘新建一个Excel文件：baiduaiagent20240619.xlsx 请求网址: https://agents.baidu.com...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
,"pageSize": 36,"plugins": [{"name": "零基础学习路径规划","description": "你好，请你给出一个主题，我将给你一份完整的学习路径规划","logoUrl...Python编程专家，完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：在F盘新建一个Excel文件：baiduaiagent20240619.xlsx请求网址:https://agents.baidu.com...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。
了解json整体格式 这里有一段json格式的文件，存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分)：global_temperature.json { "description": {...由于json存在层层嵌套的关系，示例里面的data其实也是dict类型，那么年份就是key，温度就是value ?...转换格式 现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里 提取key和value 这里我把它们转换分别转换成int和float类型，如果不做处理默认是str类型 year_str_lst...= pd.Series(temperature_int_lst,name='temperature') result_dataframe = pd.concat([year_series,temperature_series...],axis=1) result_dataframe.to_csv('.
代码设置 为了加快速度，我准备了一个简单的 React 应用，你要做的就是检出代码并启动 CRA 开发服务器： git clone git@github.com:thekarel/debug-anything.git...创建 launch.json 我们需要为这个小项目创建一个 launch.json。...代码中已经包含了这个配置文件。尽管非常简单，但还是逐行介绍一下，确保你能够了解它都做了些什么事。打开 .vscode/launch.json： ?...不幸的是，Source map 在 CRA 开发模式下并不可靠*。 CRA 调试秘诀 那么怎样才能把这些都联系在一起呢？调试过程由以下步骤组成。...不过当你要处理复杂的对象时，重复打开嵌套结构会变得很烦人。 VS Code 提供了一个更舒适的解决方案：你可以设置 监视表达式，该表达式会在每个调试步骤中重新评估。
web api写api接口时默认返回的是把你的对象序列化后以XML形式返回，那么怎样才能让其返回为json呢，下面就介绍两种方法： 方法一：(改配置法) 找到Global.asax文件，在Application_Start...json类型了，但有个不好的地方，如果返回的结果是String类型，如123，返回的json就会变成"123"; 解决的方法是自定义返回类型(返回类型为HttpResponseMessage) public...") }; return result; } 方法二是我比较推荐的方法，为了不在每个接口中都反复写那几句代码，所以就封装为一个方法这样使用就方便多了。...String类型，如123，返回的json就会变成"123"，解决方法同方法一。 ...其实WebApi会自动把返回的对象转为xml和json两种格式并存的形式，方法一与方法三是毙掉了xml的返回，而方法二是自定义返回。
，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。.../data/test.csv", columns=['open'], index=False) 当然我们也可以这么做，就是把索引保存到文件中，读取的时候变成了一列，那么可以把这个列再变成索引，如下：...格式，lines指定按照行去变成一个样本： json_read = pd.read_json("....one-hot编码 什么是one-hot编码 把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。...思路分析 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1 3、求和 思路 下面接着看： 1、创建一个全为0的dataframe
Pandas 中主要用一个叫 DataFrame 的东西来处理这类表格数据，上面的表格读入 DataFrame 后是这样的： 看起来和 Excel 差不多，只是行号是从 0 开始的。...用 DataFrame 处理结构化数据时，要绕到矩阵的思路上去，这会非常挑战初学者的理解力。 怎样才能正确输出部门人数呢？要用 size 函数，它才是用来查看各组的成员数。...： 不过，这个结果不再是二维的 DataFrame 了，而是个一维的 Series，它不能再继续应用 DataFrame 的方法了，又是“意想不到”。...比如，分组运算的本质就是把大集合拆成小集合，结果应该是个集合的集合。那我们看看 DataFrame 分组后是什么样子呢？把上面代码中分组结果打印出来看。...估计到这里不少人已经晕了，完全搞不清我都在胡说八道些什么。嗯，这就对了，这才是职场人员的正常状态。
，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。.../data/test.csv", columns=['open'], index=False) 当然我们也可以这么做，就是把索引保存到文件中，读取的时候变成了一列，那么可以把这个列再变成索引，如下：...格式，lines指定按照行去变成一个样本： json_read = pd.read_json("....one-hot编码 什么是one-hot编码 把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为热编码。...思路分析 1、创建一个全为0的dataframe，列索引置为电影的分类，temp_df 2、遍历每一部电影，temp_df中把分类出现的列的值置为1- 3、求和 思路 下面接着看： 1、创建一个全为0的
1 问题 如果pg 数据库表里面的有一个字段是字符串，并且里面有很多的数据，这个字符串字段已经有具体的值，并且值都是"20230313160000" 这种格式，我现在想要将这个字段变成timestamp...类型，并且具体字段的值变成2021-10-17 01:00:00 这种格式 2 实现 要将 PostgreSQL 数据库表中的字符串字段转换为 timestamp 类型，并将具体的字段值从 “20230313160000...，your_string_column 是要更改类型的字符串字段名。...to_timestamp() 函数用于将字符串转换为 timestamp 类型，第一个参数是要转换的字符串字段名，第二个参数是字符串的格式，即 ‘YYYYMMDDHH24MISS’。...接下来，您可以使用 navicat 软件，手动将这个字段改成时间字段了 请根据您的实际情况修改表名和字段名，并确保在执行任何数据库操作之前进行适当的备份和测试。
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