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在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...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。.../data')data = response.json()在上述代码中，我们使用requests库向API发送请求，并使用.json()方法将返回的响应转换为JSON数据。...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。...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。

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使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式

之前介绍过读取yaml文件输出json，今天介绍下使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式。...可以使用pip包管理器运行以下命令来安装它： pip install pyyaml 将JSON转换为YAML 一旦我们安装了yaml模块，就可以使用它来将JSON数据转换为YAML格式。...输出样式 default_flow_style是PyYAML库中dump()和dumps()方法的可选参数之一。它用于控制PyYAML将Python对象转换为YAML格式时所使用的输出样式。...default_flow_style参数，可以更好地控制PyYAML在将Python对象转换为YAML格式时所使用的输出样式。...执行上述代码后，将会得到类似下面的输出结果： age: 30 city: New York name: John 结论 通过使用Python的yaml模块，我们可以轻松地将JSON数据转换为YAML格式

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    使用 python 将学妹的照片转换为铅笔素描

    使用 python 将学妹的照片转换为铅笔素描 这会很有趣。我们将逐步编写代码并进行解释。 第 1 步：安装 OpenCV 库 我们将在这个项目中使用 OpenCV 库。...使用以下命令安装它。 pip install opencv-python 第 2 步：选择喜欢的图片 找到你想要转换为铅笔草图的图片，这里我将使用学妹的照片，你可以选择任何你想要的。...第 3 步：读取RBG格式的图像 读取RBG格式的图像，然后将其转换为灰度图像。现在，图像变成了经典的黑白照片。...import cv2 #读取图片 image = cv2.imread("dog.jpg") #将BGR图像转换为灰度 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY...这是通过将灰度图像除以倒置的模糊图像来完成的。

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    如何使用Python对嵌套结构的JSON进行遍历获取链接并下载文件

    遍历JSON有很多好处： ● 提取所需信息：我们可以从嵌套结构的JSON中获取特定信息，比如Alice喜欢什么书或Bob会不会跳舞等。...● 修改或更新信息：我们可以修改或更新嵌套结构的JSON中的特定信息，比如Alice年龄加1或Charlie多了一个爱好等。...● 格式化或转换信息：我们可以将嵌套结构的JSON以不同形式展示给用户，比如表格、图表、列表等， 或者转换成其他格式，比如XML、CSV等。...● 分析或处理信息：我们可以对嵌套结构的JSON中的特定信息进行分析或处理，比如计算Alice和Bob有多少共同爱好，或者按年龄排序所有人等。...下面通过一段代码演示如何遍历JSON，提取所有的网站链接，并对zip文件使用爬虫代理IP下载： # 导入需要的模块 import json import requests # 定义爬虫代理加强版的用户名

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    python 将json类型的字符串转换成字典 使用demo

    参考链接： Python | 将列表字符串转换为字典 我们从网页上抓取的很多数据都是json格式，保存下来也就是字符串格式，我们这时候如果使用字符串拼接或者正则表达式在json字符串中寻找信息是比较麻烦的...把json字符串转换成python中的字典，然后再使用字典查找。 ...import json ''' json:一种保存数据的格式 作用：可以保存本地的json文件，也可以将json进行传输     通常将json称为轻量级的传输方式 json文件组成 {}  代表对象（...字典） []  代表列表 :   代表键值对 ,   分隔两部分 ''' jsonStr = '{"name":"zyy","hobby":["stady","sun","podow"]}' #将json...类型的字符串转换成python格式的字典对象 --> import json jsonData = json.loads(jsonStr) print(jsonData["name"]) #读取本地的json

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    掌握 JSON 到表格转换：全面指南

    本文将介绍多种 JSON 转换为表格格式的方法，帮助您提升数据处理和可视化的效率。理解 JSON 和表格格式在介绍转换方法之前，先了解 JSON 和表格格式的基本区别。...方法 1：使用 Python 和 PandasPython 及其 Pandas 库是强大的数据处理工具，特别适合 JSON 到表格格式的转换。...)步骤 3：处理嵌套数据如果 JSON 结构复杂，需要标准化嵌套数据：df = pd.json_normalize(json_data)步骤 4：导出为 CSV将 DataFrame 保存为 CSV 文件...');SELECT data->>'name' AS name, (data->>'age')::int AS age FROM json_data;JSON 转换为表格的最佳实践处理嵌套结构：决定如何展平或合并数据...JSON 到表格转换的挑战层级结构丢失：表格格式可能无法完整表示嵌套 JSON。数据重复：展平数据可能导致重复项。复杂数组：处理不同长度或格式的数组较困难。大数据集：需使用高效工具优化性能。

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    Spark系列 - (3) Spark SQL

    Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。...下面的情况可以考虑使用DataFrame或Dataset， 如果你需要丰富的语义、高级抽象和特定领域专用的 API，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你的处理需要对半结构化数据进行高级处理...DataFrame 或 Dataset； 如果你是R或者Python使用者，就用DataFrame； 除此之外，在需要更细致的控制时就退回去使用RDD； 3.2.5 RDD、DataFrame、DataSet...DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD：直接转 val rdd = testDF.rdd DataFrame转Dataset：需要提前定义case class，然后使用as

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    AI网络爬虫：用deepseek批量提取天工AI的智能体数据

    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：tiangongaiagent20240619.xlsx 请求网址: https://work.tiangong.cn...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...json数据； 获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"agents"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...我们应该使用pd.concat来代替。

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    SparkR：数据科学家的新利器

    为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...Spark的DataFrame API是从R的 Data Frame数据类型和Python的pandas库借鉴而来，因而对于R用户而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。...由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流，该图来自PySpark Internal Wiki....利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。

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    【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

    为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...Spark的DataFrame API是从R的 Data Frame数据类型和Python的pandas库借鉴而来，因而对于R用户而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。

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    20个超级实用的 Python 自动化办公技巧

    本文就给大家介绍几个我用到的办公室自动化技巧： 1、Word文档doc转docx 去年想参赛一个数据比赛, 里面的数据都是doc格式, 想用python-docx 读取word文件中的数据, 但是python-docx...= 'json' ak = "自己申请的api" # 百度地图API, 需要自己申请 address = quote(address) # 由于本文地址变量为中文，为防止乱码，先用...(res) # 将字符串转化为json lat = temp['result']['location']['lat'] lng = temp['result']['location'][...i行,第2列的地址(列索引为1)转换为经纬度,并将经度赋值给第i行,第3列(列索引为2) data.iloc[i,3] = getlnglat(data.iloc[i,1])[1] #...办公自动化的技巧还有很多, python好掌握，能帮助我们提升工作效率，这也是很多非编程人员学习python的原因之一。

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    3D酷炫立体图现已加入 pyecharts 豪华晚餐

    可视化利器 pyecharts（二）：Python可视化利器 1. datazoom 中增加了将组件效果显示在 y 坐标轴中的功能。...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。...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。

    1.7K50

    数据工程实践：从网络抓取到API调用，解析共享单车所需要的数据

    import pandas as pd接下来是 pandas，这是数据科学中不可或缺的库。我们可以将抓取的数据转换为可读的表格，非常适合分析和可视化。Python中另一个常用的模块是 re 模块。...aaa.status_code # Should return 200现在使用BeautifulSoup解析AAA的网页，将HTML内容转换为我们可以使用的格式。...，我们将注意力转向XXX，使用相同的技术提取其城市名称、人口、纬度和经度。...，并且您有兴趣将方法改进到完美，那么这里有一段利用函数的Python代码。...这个DataFrame不仅仅是天气数据的集合，而是Python在将原始数据转换为有意义的见解方面的强大功能。作为一个工具，可以帮助城市居民、旅行者或任何人根据实时天气状况做出决定。

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