0回答
我有一个嵌套的JSON。我想要在pandas中阅读它，以便探索它，但我得到了错误。当使用read_json方法时，我得到了：“拖尾数据”。它是有效的JSON。在警局里怎么读？
浏览 2提问于2017-06-08得票数 0
在使用PeriodIndex时，pandas JSON函数会创建无法读取的Series.to_json()。出现的错误是：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ':' delimiter: line 1 column 5 (char 4)
我尝试过改变方向，但是在所有这些序列化和反序列化的组合中idx = pd.PeriodIndex(['2019', '202
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
2回答
我有一个json文件，有大约120万条记录。我想将此文件与pyspark一起读取为：但是它会导致这个错误：
AnalysisException:无法推断JSON的架构。当我在主文件中创建一个记录计数较小的json文件时，这段代码可以读取该文件。
浏览 5提问于2022-11-01得票数 1
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltorderbook = pd.read_json("orderbook_file")
当我在终端中运行它时，它找不到
浏览 13提问于2018-12-12得票数 0
我将音频特性保存在JSON文件中，然后尝试获取JSON文件来读取这些特性。然而，当我在我自己的电脑上做这件事时，它就像一种魅力。但是当我在Google上尝试相同的代码时，它会给我一个错误。我的JSON文件非常大，因此，我共享我转换为JSON的数据格式-
来自Google Colab的截图-这是密码-import pandasas pd
from <em
浏览 4提问于2020-07-31得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个json文件，我已经将其存储在blob中。我想把那个文件当做字典来读。对于一个普通的文件系统，我会这样做： with open(file_path) as f:data = list(map(lambda row: row
浏览 10提问于2019-01-29得票数 0
1回答
我已经在这里上过几次了，但似乎无法修复它。我正在尝试将JSON转换为CSV文件。import json with open('C:/Users/gavin/OneDrive/Desktop/4thYear/DAD project/mass.json', 'r') as f:
d =
浏览 10提问于2019-12-20得票数 0
1回答
我有一个文件夹，里面装满了用gzip压缩的json文件(大约10 of，大部分是文本数据)。我目前的代码工作正常，但速度非常慢(想想几个小时吧)： from glob import globdataframes = [pd.read_json(f, compression='gzip') for f in filenames] 我希望找到一种更快的方法来解压所有的文件，并将每个文件保存到一个pandas df中</
浏览 8提问于2020-01-07得票数 0
r_vehicles = requests.post(API)) df_v = pd.to_csv(df_v)
df_v = pd.read_json(r_v.text)
浏览 0提问于2019-07-09得票数 0
我有读取CSV文件并将其转换为JSON中的对象数组的代码。然而，我需要的是一个多维数组(即，数组的数组)。下面是我的python代码： import pandasdf.to_json('test.json', orient=
浏览 19提问于2020-07-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试从databricks中的dbfs读取多个json文件。raw_df = spark.read.json('/mnt/testdatabricks/metrics-raw/',recursiveFileLookup=True) 这只返回35个文件的数据，而大约有我尝试使用pandas读取一些文件(除了那些35个)，但它返回了数据。 但是，当我尝试使用pandas读取所有1600个文件
浏览 79提问于2021-11-03得票数 0
我正在尝试从CDC 500 cities API中读取数据，以便集成到更大的空间分析中。我正在使用arcpy和其他几个库编写一个python脚本。三大步骤是: 1.读取数据并将数据转换为适当的格式2.将数据连接到人口普查区域shapefile 3.将交叉点制表以重新计算到ZCTA级别 但是，有一些格式问题，它不能执行连接表工具。我刚接触python，但我尝试过使用response.read()读取数据，也尝试过通过json.dumps()和json.loads()使用<
浏览 18提问于2019-04-10得票数 0
我有一个小于1GB的json文件，我试图使用以下简单命令在一个拥有400 Gb RAM的服务器上读取该文件：然而，这段代码要花费很长时间(几个小时)才能执行，我尝试了一些建议，如或
df = pd.read_json('fil
浏览 9提问于2022-02-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试将嵌套的json数据读取到pandas数据帧中。使用以下代码：print(pd.DataFrame(json_normalize(deptdata)))1 Civil [{'branch': 'xyz', 'sale': 18}]
如果我使用pd.Da
浏览 1提问于2020-04-16得票数 1
我正在尝试使用pandas来读取coinmarketcap API。我使用上面的链接使用json_normalize形成了一个基本的查询，但我得到了以下错误-from urllib.request import urlopen
pd.io.json.json_normalize(urlopen('http
浏览 91提问于2018-07-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个JSON文件的以下部分： [{"Date":"2020-02-17","Rt_low":0.5,"Rt_avg":1.93,"Rt_up":4,"population":"hosp"},{"Date":"2020-02-18","Rt_low":0,"Rt_avg":1.74,"Rt_up":4,"population&q
浏览 27提问于2020-10-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我想要一个以下格式的DataFrame：也就是说，将现有行中的每个字典解析为多个列，如示例映像中所示。做这件事最好的方法是什么？
非常感谢
浏览 14提问于2022-05-25得票数 0
我正在尝试将一个大的jsons-文件(2.5GB)加载到Pandas dataframe。由于文件的大小较大，pandas.read_json()将导致内存错误。所以我试着像这样读到： data = list(map(j
浏览 0提问于2019-09-16得票数 3
您好，我似乎不能转换我的json数据到csv使用python，请帮助： { "application": "orders-prod","OrdID": "554", "EventTS": "2019-04-17T01:01:14.569000Z"
df=pd.read_json<
浏览 14提问于2019-04-18得票数 0
代码在Spyder中运行良好，但当我将其复制到Azure函数时，我得到了一个"400 Bad Request“错误，这似乎是一个语法错误。基本上，我尝试从JSON文件中读取时间序列数据，处理数据(使用pandas模块)，然后应用一些数学运算。但似乎在Spyder或其他IDE中运行良好的代码无法与Azure函数一起正常运行。以下是代码的一部分： import logging
import pandas as
浏览 13提问于2020-07-22得票数 1
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
