首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从python pandas中相同csv (我自己的Json格式)的值创建一个json列

从python pandas中相同csv (我自己的Json格式)的值创建一个json列,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import json
  1. 读取CSV文件并创建DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')
  1. 将CSV中的JSON格式的值转换为Python字典:
代码语言:txt
复制
df['json_column'] = df['json_column'].apply(json.loads)
  1. 将字典转换为JSON字符串并存储在新的列中:
代码语言:txt
复制
df['json_column'] = df['json_column'].apply(json.dumps)

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import json

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')
df['json_column'] = df['json_column'].apply(json.loads)
df['json_column'] = df['json_column'].apply(json.dumps)

这样,你就可以在DataFrame中创建一个新的列,其中包含从CSV中提取的JSON值。请注意,你需要将'your_csv_file.csv'替换为你实际的CSV文件路径。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一个json格式数据读到dataframe里面了 怎么解析出自己需要字段呢?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个pandas处理问题,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那种。...后来【隔壁山楂】基于给测试文件,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,是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

9010

一个json格式数据读到dataframe里面了 怎么解析出自己需要字段呢?

大家好,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那种。...后来【隔壁山楂】基于给测试文件,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,是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

78410
  • 飞速搞定数据分析与处理-day5-pandas入门教程(数据读取)

    Pandas读取CSV 读取 CSV 文件 存储大数据集一个简单方法是使用CSV文件(逗号分隔文件)。CSV文件包含纯文本,是一种众所周知格式,包括Pandas在内所有人都可以阅读。...JSON是纯文本,但具有对象格式,在编程世界里是众所周知,包括Pandas。在我们例子,我们将使用一个名为 "data.json "JSON文件。...作为JSON字典 JSON = Python Dictionary JSON对象格式Python字典相同。...如果你JSON代码不在文件,而是在Python字典,你可以直接把它加载到一个DataFrame: import pandas as pd data = { "Duration":{...这意味着在 "卡路里 ",有5行没有任何数值,不管是什么原因。在分析数据时,空或Null可能是不好,你应该考虑删除有空行。

    20810

    《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式数据6.2 二进制数据格式6.3 Web APIs交互6.4 数据库交互6.5 总结

    其中一些函数,比如pandas.read_csv,有类型推断功能,因为数据类型不属于数据类型。也就是说,你不需要指定类型到底是数值、整数、布尔,还是字符串。...基本类型有对象(字典)、数组(列表)、字符串、数值、布尔以及null。对象中所有的键都必须是字符串。许多Python库都可以读写JSON数据。将使用json,因为它是构建于Python标准库。...为了进行展示,美国联邦存款保险公司下载了一个HTML文件(pandas文档也使用过),它记录了银行倒闭情况。...本书所使用这些文件实际上来自于一个很大XML文档。 前面,介绍了pandas.read_html函数,它可以使用lxml或Beautiful SoupHTML解析数据。...SQLAlchemy项目是一个流行Python SQL工具,它抽象出了SQL数据库许多常见差异。pandas一个read_sql函数,可以让你轻松SQLAlchemy连接读取数据。

    7.3K60

    干货:手把手教你用Python读写CSVJSON、Excel及解析HTML

    将数据存于pandas DataFrame对象意味着,数据原始格式并不重要;一旦读入,它就能保存成pandas支持任何格式。在前面这个例子,我们就将CSV文件读取内容写入了TSV文件。...reader(…)方法文件逐行读取数据。要创建.reader(…)对象,你要传入一个打开CSV或TSV文件对象。另外,要读入TSV文件,你也得像DataFrame中一样指定分隔符。...这是个嵌套、类似字典结构,以逗号为分隔符,存储键值对;键与之间以冒号分隔。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。...文档位于: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-json-reader 03 用Python读写Excel文件 以表格形式操作数据文件格式...read_xml方法return语句传入所有字典创建一个列表,转换成DataFrame。

    8.3K20

    数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取

    Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件读取操作。...文件方法大致相同 1.4读取json文件 掌握read_json()函数用法,可以熟练地使用该方法JSON文件获取数据 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级数据交换格式...Pandas中使用read_json()函数读取JSON文件数据,并将数据转换成一个DataFrame类对象。...输出为: 1.5 读取HTML数据 HTML表格获取数据 数据除了在文件呈现,还可以在网页HTML表格呈现,为此Pandas提供了用于HTML网页表格读取数据read_html(...在 pandas 中支持直接 sql 查询并读取。

    4K31

    Pandas速查卡-Python数据科学

    () pd.DataFrame(dict) 字典、列名称键、数据列表导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel...文件 df.to_sql(table_name, connection_object) 写入一个SQL表 df.to_json(filename) 写入JSON格式文件 创建测试对象 用于测试代码...(col) 从一返回一组对象 df.groupby([col1,col2]) 返回一组对象 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1分组...(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1行添加到df2末尾(数应该相同) df.concat([df1, df2],axis=...1) 将df1添加到df2末尾(行数应该相同) df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型将df1与df2上连接,其中col行具有相同

    9.2K80

    一文综述python读写csv xml json文件各种骚操作

    多年来,数据存储可能格式显著增加,但是,在日常使用,还是以CSVJSON和XML占主导地位。在本文中,将与你分享在Python中使用这三种流行数据格式及其之间相互转换最简单方法!...我们可以使用Python内置csv库读写CSV文件,通常,我们将数据读入一个列表,列表每个元素又是一个列表,代表一行数据。...我们还可以通过for row in csvreader使用for循环遍历csv每一行。另外,最好确保每一行相同,否则,在处理列表时可能会遇到一些错误。...: # 创建一个csv reader对象 csvreader = csv.reader(csvfile) # 文件第一行读取属性名称信息 # fields = next(csvreader...import json import pandas as pd import csv # json文件读取数据 # 数据存储在一个字典列表 with open('data.json') as f

    3.9K51

    Python处理CSVJSON和XML数据简便方法

    在日常使用CSVJSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面将针对三种数据格式来分享其快速处理方法。 CSV数据 CSV是存储数据最常用方法。...当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。该csvreader.next()函数CSV读取一行; 每次调用它,它都会移动到下一行。...我们也可以使用for循环遍历csv每一行for row in csvreader 。确保每行相同,否则,在处理列表列表时,最终可能会遇到一些错误。...在单个列表设置字段名称,并在列表列表设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们数据写入文件,与读取时方法基本一样。...就像CSV一样,Python一个内置JSON模块,使阅读和写作变得非常简单!我们以字典形式读取CSV时,然后我们将该字典格式数据写入文件。

    3.3K20

    Python处理CSVJSON和XML数据简便方法来了

    在日常使用CSVJSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面将针对三种数据格式来分享其快速处理方法。 CSV数据 CSV是存储数据最常用方法。...当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。该csvreader.next()函数CSV读取一行; 每次调用它,它都会移动到下一行。...我们也可以使用for循环遍历csv每一行for row in csvreader 。确保每行相同,否则,在处理列表列表时,最终可能会遇到一些错误。...在单个列表设置字段名称,并在列表列表设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们数据写入文件,与读取时方法基本一样。...就像CSV一样,Python一个内置JSON模块,使阅读和写作变得非常简单!我们以字典形式读取CSV时,然后我们将该字典格式数据写入文件。

    2.4K30

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·一)

    注意 可以使用index_col=False来强制 pandas不使用第一作为索引,例如当您有一个每行末尾都有分隔符格式错误文件时。 None默认指示 pandas 进行猜测。...如果尝试解析日期字符串列,pandas 将尝试一个非 NaN 元素猜测格式,然后使用该格式解析其余部分。...对于以行分隔 JSON 文件,pandas 还可以返回一个迭代器,每次读取 `chunksize` 行。这对于大文件或读取非常有用。...> 或 元素用于形成索引,如果 包含多行,则会创建一个 MultiIndex);如果指定了,则标题行取自数据减去已解析标题元素( 元素)。...但是,这并不意味着它是“正确”,因为修复标记过程没有一个单一定义。 html5lib是纯 Python ,除了自己安装之外,不需要额外构建步骤。

    32100

    Pandas常用命令汇总,建议收藏!

    大家好,是小F~ Pandas一个开源Python库,广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效数据结构和功能,使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...这种集成促进了数据操作、分析和可视化工作流程。 由于其直观语法和广泛功能,Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python处理表格或结构化数据首选工具。...在这篇文章将介绍Pandas所有重要功能,并清晰简洁地解释它们用法。...05 / 过滤、排序和分组 Pandas一个强大Python库,用于数据操作和分析。...'].value_counts() / 08 / 导出数据 Pandas一个用于数据操作和分析强大Python库。

    46810

    python数据分析笔记——数据加载与整理

    Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。...9、10、11行三种方式均可以导入文本格式数据。 特殊说明:第9行使用条件是运行文件.py需要与目标文件CSV一个文件夹时候可以只写文件名。...2、当文件没有标题行时 可以让pandas为其自动分配默认列名。 也可以自己定义列名。 3、将某一作为索引,比如使用message做索引。通过index_col参数指定’message’。...5、文本缺失处理,缺失数据要么是没有(空字符串),要么是用某个标记表示,默认情况下,pandas会用一组经常出现标记进行识别,如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...(import json) 对应json.dumps则将Python对象转换成JSON格式。 导入EXCEL数据 直接使用read_excel(文件名路径)进行获取,与读取CSV格式文件类似。

    6.1K80

    Python 数据分析(PYDA)第三版(三)

    表 6.1:pandas 文本和二进制数据加载函数 函数 描述 read_csv 文件、URL 或类似文件对象中加载分隔数据;使用逗号作为默认分隔符 read_fwf 以固定宽度格式读取数据(...);等同于使用选择该表所有内容查询使用read_sql read_stata Stata 文件格式读取数据集 read_xml XML 文件读取数据表 将概述这些函数机制,这些函数旨在将文本数据转换为...将在这里使用json,因为它内置在 Python 标准库。...为了展示这是如何工作下载了一个 HTML 文件(在 pandas 文档中使用)美国联邦存款保险公司显示银行倒闭。...dtype=float以将输出类型布尔pandas 较新版本默认)更改为浮点数。

    31100

    Pandas光速入门-一文掌握数据操作

    文章目录 简介 安装 数据结构 数据读写 数据运算 数据清洗 数据可视化 简介 ---- PandasPython一个强大数据分析库,是基于NumPy开发。...可以支持各种格式文件中导入数据,比如CSV、EXCEL、JSON、SQL等,并提供了两种数据结构Series和DataFrame,可以方便对数据进行操作运算清洗加工等。...使用函数pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)创建,data和index参数同Series,columns是列名,其实对应Series...但实际场景往往是文件读写数据,pandas可以支持很多文件格式,读取文件函数一般命名是read_*(路径),比如常用CSV文件读取使用函数read_csv(),类似的写文件函数是to_*(路径)。...)有任何一个 NA 就去掉整行,置为’all’则 一行(或)都是 NA 才去掉这整行;subset:指定要检查;inplace默认False,表示返回一个DataFrame,否则返回None并覆盖原数据

    1.9K40

    python数据分析——数据分析数据导入和导出

    这两种格式文件都可以用PythonPandas模块read_excel方法导入。read_excel方法返回结果是DataFrame, DataFrame对应着Excel。...nrows 导入前5行数据 usecols 控制输入第一和第三 1.2、导入CSV格式数据 CSV是一种用分隔符分割文件格式。...在Python,导入CSV格式数据通过调用pandas模块read_csv方法实现。read_csv方法参数非常多,这里只对常用参数进行介绍。...有时候后台系统里导出来数据就是JSON格式JSON文件实际存储一个JSON对象或者一个JSON数组。...JSON对象是由多个键值对组成,类似于Python字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。

    16210

    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式文档。...3.1、Spark数据源开始 DataFrame可以通过读txt,csvjson和parquet文件格式创建。...在本文例子,我们将使用.json格式文件,你也可以使用如下列举相关读取函数来寻找并读取text,csv,parquet文件格式。...删除可通过两种方式实现:在drop()函数添加一个组列名,或在drop函数中指出具体。...通过使用.rdd操作,一个数据框架可被转换为RDD,也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式字符串同样可行。

    13.6K21

    数据分析从零开始实战(二)

    Pythoncsv模块准确讲应该叫做dsv模块,因为它实际上是支持范式分隔符分隔文件(DSV,delimiter-separated values)。...零 写在前面 上一篇文章带大家了解了数据分析基础,配置好了数据分析基本环境,以及利用pandas模块读写csv文件,在本文开头,也补充了csv与tsv基本介绍与区别,意在更好让大家理解相关知识点...csv与tsv只是内容分隔符不一样,前者是,,后者是\t,python读取这两类文件都使用csv模块,也可以直接利用pandas,这里我们讲利用pandas读取方式,使用函数read_csv()与to_csv...仅支持数字数据,但支持非数字和索引标签。另请注意,如果numpy = True,则每个术语JSON顺序必须相同。...一堆事情,所以原创更新比较慢,后面想开一些基于Python视频课程,感觉说话比写文章简单,写这么一篇简单文章得花半天多时间,而且累,所以希望大家多多支持。

    1.4K30
    领券