系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典 由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "..._1.groupby('pos')['value1'].apply(list).to_dict() dict_map = df_1.groupby(字典键对应列名)[字典值对应列名].apply(字典值组织方式...).to_dict() 将字典值组织方式改为集合，dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).to_dict()，结果如下，修改了一下数据源，
一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict...= json.loads(content) list_key = [] #分类信息 j = 0 for key in json_dict['data']: list_key.append(key...]]: print(key,json_dict['data'][list_key[j]][key]) j += 1 # 所有信息（未分类） # # for key in json_dict...['data']: # print(key,json_dict['data'][key])
字典数据转化为Dataframe类型 2.Dataframe转化为字典数据 3.json数据与Dataframe类型互相转化 4.多层结构字典转化为Dataframe 1....14]: pd.DataFrame(td,index=[0]) Out[14]: a b b a c a b 0 2 4 6 8 10 1.4.嵌套字典...对于简单的嵌套字典，使用pd.Dataframe方法进行转化时，一级key是列索引，二级key是行索引。...类型互相转化 方法：**pandas.read_json(*args, kwargs)和to_json(orient=None)一般来说，传入2个参数：data和orient !!...0 1 0 1 0.50 1 2 0.75 4.多层结构字典转化为Dataframe 方法：pandas.json_normalize()对于普通的多级字典如下： In [38]
] 读取本地文件创建 pandas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....jpg] 3、读取json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...dic1,index=[0,1,2]) df9 [008i3skNgy1gqfi8t7506j30dq07oglv.jpg] 2、字典中嵌套字典进行创建 # 嵌套字典的字典 dic2 = {'数量':...df10 [008i3skNgy1gqfifn3srmj30pc0i43zx.jpg] 3、列表中嵌套列表 # 嵌套列表形式 lst = [["小明","20","男"], ["小红...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。
本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 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。...定义如下几个函数： ### 对嵌套的json进行拆包，每次拆一层 def json_to_columns(df,col_name): for i in df[col_name][0].keys(): #...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...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。
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...Status code: {response.status_code}")# 保存Excel文件df.to_excel(file_path, index=False)print(f"Data saved
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...like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36" } # 创建Excel文件 file_path = "F:/baiduaiagent20240619.xlsx" df
写入到 Excel：使用 pandas 库将提取的数据保存到 Excel 文件。...DataFramedf = pd.DataFrame(data_list)# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件df.to_excel(excel_file, index=False,...)注2：如果 JSON 中存在嵌套结构，可以使用键路径提取字段。...Excel 文件到 Pandas DataFramedf = pd.read_excel(excel_file)# 将 DataFrame 转换为 JSON 格式并保存到文件df.to_json(json_file...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。
功能极其强大的数据分析库 可以高效地操作各种数据集 csv格式的文件 Excel文件 HTML文件 XML格式的文件 JSON格式的文件 数据库操作 2.经典面试题 通过面试题引出主题，读者可以思考，如果你遇到这题...# df["title"] 返回一个Series对象，记录title这列的数据print(df["title"]) # Series对象能转化为任何序列类型和dict字典类型print(list(df[...["r_data"] > 5, "r_data":"actual"]) # 把r_data到actual列选择出来 5.读取所有数据 import pandas as pd # 读excel文件df...= pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 读取的数据为嵌套列表的列表类型...，此方法不推荐使用print(df.values) # 嵌套字典的列表datas_list = []for r_index in df.index: datas_list.append(df.iloc
已知题中给的数据类型为json。而且考虑到日常的工具，这里推荐使用Python，因为其语法简单，又有众多库做支撑。 而且这题后面有点是自然语言处理的味道，所以也要考虑相关的库。...因为json是一种就像字典的类型，json->python，当然也可以互相转换 我呢也推荐使用pandas，更加的对json处理友好。...pip install pandas 这里我给出可能要使用的一些demo，读取多个json： 以及统计个数： import json import os # 处理嵌套json文件中指定关键字 #...= pd.DataFrame(data) print(df) 输出 嵌套 输出 展平操作 https://pandas.pydata.org/docs/ 推荐pandas，自己研究吧。...这是简单的输出，具体的看文档: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide 组委会为了降低难度，没有进行嵌套，就是很正常的格式
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，这是一个嵌套的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...import pandas as pd import time import random # 设置请求头 headers = { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding"...(value) else: flat_item[key] = value df = pd.concat([df, pd.DataFrame([flat_item])], ignore_index=True
pandas合并多个小Excel到一个大 Excel 【解决问题】 有10个这样的文件，它们的结构是一样的，现在想要把他们合并成（汇总）成一个大的文件，在添加一列标出数据来源于那个文件（方便查找复核）...输出为一个汇总的大excel 【过程】 最后的大excel文件如下 【代码与解析】 #导入相关的包 import os import pandas as pd path="D://yhd_python_home.../yhd-pandas合并多个小excel文件为一个大excel/" #读取文件夹是的所有文件，并存入到一个列表中 file_list=[] for excel_name in os.listdir(f...，读出每个excel文件，中的数据并在每个列表数据的最后一列添加一列“来源”，数据为文件名，把“身份证”数据类型为为str,要不然存入excel文件时以数值形式时excel显示就会出错，再append到一个大的列表中...=pd.concat(data_list) df_merge['身份证']=df_merge['身份证'].astype('str') df_merge.shape df_merge.head() df_merge.to_excel
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...合并字典 字符串分割成列表 字符串列表创建字符串 Python查看图片 itertools模块combinations itertools中reduce 字典.get()方法 解压zip压缩包到指定文件路径...(json_string) # 从JSON格式的字符串导⼊数据 pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML⽂件，抽取其中的tables表格 导出数据 df.to_csv(filename...) #导出数据到CSV⽂件 df.to_excel(filename) #导出数据到Excel⽂件 df.to_sql(table_name,connection_object) #导出数据到SQL...表 df.to_json(filename) #以Json格式导出数据到⽂本⽂件 writer=pd.ExcelWriter('test.xlsx',index=False) df1.to_excel
3.3组合使用 列表里也能嵌套列表，列表里能嵌套字典 字典里能嵌套字典，字典里也能嵌套列表 这是非常灵活的。...3.3.3字典嵌套字典 字典嵌套字典：字符串作为key，字典作为value： >>> s={'a':{0:'no',1:{'f':{0: 'no', 1: 'maybe'}}},'b':{}} #构造字典...那么如何在字典里嵌套列表呢？..., "label_id": 0} 代码一： import json import pandas as pd # json_data=[] # for line in open('test_data.json...import pandas as pd # json_data=[] # for line in open('test_data.json', 'r', encoding='utf-8'): #
内置数据类型的转化： 方法 作用 json.dumps() 将python对象编码成Json字符串：字典到json json.loads() 将Json字符串解码成python对象：json到字典 json.dump...pandas处理json数据 下面介绍pandas库对json数据的处理： read_json：从json文件中读取数据 to_json：将pandas中的数据写入到json文件中 json_normalize...pandas中的json_normalize()函数能够将字典或列表转成表格，使用之前先进行导入： from pandas.io.json import json_normalize 通过官网和一个实际的例子来同时进行学习...2、如果加入max_level参数则会显示不同的效果： 若max_level=0，则嵌套的字典会当做整体，显示在数据框中 ?...若max_level=1，则嵌套的字典会被拆解，里面的键会被单独出来： ? 3、读取层级嵌套中的部分内容： ? 4、读取全部内容 ?
category_id=7&offset={pagenumber} 请求方法: GET 状态代码: 200 OK {pagenumber}的值从0开始，以20递增，到200结束； 获取网页的响应，这是一个嵌套的...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。...import pandas as pd import time import random # 设置请求头 headers = { "Accept": "application/json, text/...(value) else: flat_agent[key] = value df = pd.concat([df, pd.DataFrame([flat_agent])], ignore_index=True
创建 DataFrame df = pd.DataFrame(table_data) print(df) （六）JSON数据 有些网站直接返回 JSON 格式的数据，这种数据通常出现在通过 API 接口获取的内容或动态网页加载的后台数据中...使用 json.loads() 解析为 Python 的字典或列表。...层次结构：可以嵌套对象和数组，允许数据嵌套在多个层级中。 可读性强：相比于 XML，JSON 更加简洁，易于阅读和解析。...（3）提取数据 通过字典的键访问 JSON 数据中的值，或者通过遍历列表来提取嵌套数据。...（四）提取嵌套数据 对于嵌套的 JSON 数据，可以通过链式访问的方式获取内部字段。
但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！...('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个 # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name...('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个 data=df.values#获取所有的数据，注意这里不能用head()方法哦~ print("获取到所有的值...important;">df=pd.read_excel('lemon.xlsx') print("输出值\n",df['data'].values) 四：pandas处理Excel数据成为字典...image ，处理成列表嵌套字典，且字典的key为表头名。
，因为它是索引值到数据值的一个映射。...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）。...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 pop = { '...不可变可以使 Index 对象在多个数据结构之间安全共享，代码示例： #pd.Index储存所有pandas对象的轴标签 #不可变的ndarray实现有序的可切片集 labels = pd.Index(
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，这是一个嵌套的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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