如何从api中拉取json并转换为dataframe或table以供arcpy使用 - 腾讯云开发者社区

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Python基于Excel中的分类规则批量重分类遥感影像

本文介绍基于Python中的ArcPy模块，以Excel表格内的信息，对遥感影像加以重分类的方法。首先，明确一下本文的需求。...现有按照文章ArcPy导出遥感影像属性表的方法中方法，从大量遥感影像中导出的栅格数据属性表，其均为.csv格式的表格文件。以其中一个.csv格式文件为例，其数据信息如下图所示。 ...(val): """确保 mvalue 值为6位，在右侧补0""" if val == "": returnNone try: # 确保是整数，并转换为字符串...紧接着，遍历DataFrame的每一行，提取Value和格式化后的mvalue，将它们构造成一个元组(原值, 新值)，存入reclass_rules列表。...随后，使用arcpy.sa.RemapValue()创建一个映射规则对象，并调用arcpy.sa.Reclassify()进行重分类——输入栅格为tif_path，按照像素值Value进行重分类（应用myRemapValue

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在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前，让我们了解如何使用Pandas的read_json()函数从JSON文件中读取数据。...使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...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。...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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六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

1.了解几何对象要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成，这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下，每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。...该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。使用几何体对象可以将要素写入要素类，我们可以从坐标值表创建要素。...以下示例显示如何使用两个 Point 对象创建一个 Polyline 对象： point1 = arcpy.Point(0, 0) point2 = arcpy.Point(100, 100) array...实际使用的时候更多的还是从csv、json构建几何对象，还是直接读取shp、geojson等文件，这些库处理起来都会比arcpy顺手很多。...然后，表格中包含有省级的也有市县一级的数据，我们只需要省级信息，只是表格没有可以供筛选的字段，我们可以下一步通过pandas合并表格的时候直接扔掉不匹配的行。

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六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

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掌握 JSON 到表格转换：全面指南

方法 3：使用 Excel 或 Google SheetsMicrosoft Excel 和 Google Sheets 支持 JSON 数据导入并转换为表格格式。Excel 操作步骤：1....选择“获取数据” > “从文件” > “从 JSON”。3. 选择 JSON 文件进行导入。4. 使用 Power Query 编辑转换数据。5. 点击“关闭并加载”查看数据。...> output.csv方法 5：使用数据库现代数据库支持 JSON 数据类型，可直接转换为表格格式。...');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...Apipost：提升 API 开发与测试虽然 Apipost 并非直接用于 JSON 转换，但其在 API 开发与测试中至关重要：API 调试：实时测试 API 并记录日志。

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

包如何处理gdb、gpkg等文件地理数据库[9] Geodataframe和GeoSeries的属性查看，切片和索引，apply函数的使用，[10] shapely包中的几何对象[11]：Point[12...中的几何对象MultiPoint[19] OSMnx[20]包的介绍，如何下载openstreet map上的矢量数据一、从街景图像的获取开始思考 1 方法一，超额收费：通过谷歌街景API获取街景图像...在步骤 1 中，建筑物外墙的中点（红点）投影到最近的街道，该点用作请求 GSV 的位置，在步骤二中，计算向量北与从请求点到外墙中点的向量之间的角度并将其输入Google 地图 API 作为相机角度。...3.1 使用geopandas找到街景点（方法1）建议用方法一，因为速度更快。如果你想学如果使用ArcGIS Python也就是Arcpy如何处理空间数据，也推荐看看第二种方法。...文件，然后通过streetview进行构建url的操作 import pandas as pd # 从字典创建 DataFrame df = pd.DataFrame({ "polygon_id

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN

在概念上相当于关系数据库中的 table 表或 R 中的 data frame，但在该引擎下有更多的优化....我们明确的使用 as.DataFrame 或 createDataFrame 并且经过本地的 R data frame 中以创建一个 SparkDataFrame....我们可以看看如何使用 JSON input file 的例子来使用数据源. 注意, 这里使用的文件是 not 一个经典的 JSON 文件....在 Spark 1.6.0 改为 error 匹配 Scala API. SparkSQL 将R 中的 NA 转换为 null,反之亦然....SparkR 1.6.x 升级至 2.0 table 方法已经移除并替换为 tableToDF. 类 DataFrame 已改名为 SparkDataFrame 避免名称冲突.

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【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

提取表格中的数据需要根据表格结构解析 HTML。解析方法：使用 .find() 或 .find_all() 方法查找 table> 标签。...可以使用 pandas 库将表格数据转换为 DataFrame 格式，便于后续处理。...() for col in cols]) # 使用 pandas 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(table_data) print(df) （六）JSON数据有些网站直接返回...（二）解析JSON数据的步骤解析的步骤分为以下三步：（1）获取 JSON 数据 JSON 数据可以从 API 请求中获取，也可以从本地文件加载。...示例1：从 API 获取并解析 JSON 数据使用 requests 获取 JSON 数据，并通过 json 模块解析和提取。

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Structured Streaming 源码剖析（一）- Source

// 更上层总是调用此方法，其值 start 大于或等于传递给 commit 的最后一个值，而 end 值小于或等于 getOffset 返回的最后一个值 // 当从日志中获取数据时，offset 的类型可能是...: String) extends Offset 用于从外部存储加载 JSON 序列化偏移时使用。...目前不会将 JSON 序列化数据转换为特定的 offset 对象。...二、KafkaSource（extends Source）使用以下设计从 Kafka 读取数据的 Source KafkaSourceOffset 是为此 Source 定义的自定义偏移量，其包含 TopicPartition...lastest offsets val latest = kafkaReader.fetchLatestOffsets() // maxOffsetsPerTrigger 为每次 trigger 拉取的

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AI数据采集的利器：动态住宅代理与网页抓取API实战解析

中返回完整数据，而是通过 API 或 AJAX 请求加载。...登录平台入口：https://www.bright.cn/ 如何使用动态住宅代理？...raise ValueError(f"不支持的格式: {file_format}") print(f"数据已保存为 {file_name} ({file_format}格式)") # 抓取数据并转换为...任务二：使用Web Scrapers API抓取数据集多朋友头疼自己从零抓数据太麻烦——写代码老出bug，整理清洗数据累到秃头，格式转换更是让人抓狂。...首先，我们点击左侧 Web Scrapers 进入网络爬虫市场；下面我将演示下如何使用网页抓取API来实现数据集获取，首先点击Crawler API 可以看到，点击Crawler API，我们发现

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

一些数据库，例如 H2，将所有名称转换为大写。您需要使用大写字母来引用 Spark SQL 中的这些名称。性能调优对于某些工作负载，可以通过缓存内存中的数据或打开一些实验选项来提高性能。...Dataset 和 DataFrame API 中 explode 已经过时，作为选择，可以结合 select 或 flatMap 使用 functions.explode() 。...从 1.6.1 开始，在 sparkR 中 withColumn 方法支持添加一个新列或更换 DataFrame 同名的现有列。...对于 JSON 持久表（即表的元数据存储在 Hive Metastore），用户可以使用 REFRESH TABLE SQL 命令或 HiveContext 的 refreshTable 方法，把那些新文件列入到表中...DataFrames 仍然可以通过调用 .rdd 方法转换为 RDDS 。在 Scala 中，有一个从 SchemaRDD 到 DataFrame 类型别名，可以为一些情况提供源代码兼容性。

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使用高级SQL向量查询增强您的 RAG 应用程序

我们将抓取 Hacker News 的最新故事，同时指导您完成该过程，以演示如何使用高级 SQL 向量查询增强您的 RAG 应用程序。...Hugging Face：我们将使用 Hugging Face 的嵌入模型获取文本嵌入，这些嵌入将存储在 MyScale 中以供进一步分析。...设置模型在此步骤中，我们将设置 OpenAI 模型，以将用户输入转换为 SQL 查询。...from langchain.chat_models import ChatOpenAI model = ChatOpenAI(openai_api_key="open-ai-api-key") 将文本转换为...执行查询最后，我们将执行查询以从向量数据库中检索相关故事。

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Spark Structured Streaming 使用总结

2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...Spark SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流，并存储到HDFS MySQL等系统中。...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #...Parquet这样的柱状格式创建所有事件的高效且可查询的历史存档执行低延迟事件时间聚合，并将结果推送回Kafka以供其他消费者使用对Kafka中主题中存储的批量数据执行汇报 3.3.1 第一步我们使用...我们在这里做的是将流式DataFrame目标加入静态DataFrame位置： locationDF = spark.table("device_locations").select("device_id

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在统一的分析平台上构建复杂的数据管道

Apache Spark作业的数据流水线 [0e1ngh0tou.jpg] 探索数据为了简单起见，我们不会涉及将原始数据转换为以供 JSON 文件摄取的 Python 代码 - 代码位于此链接。...然而对于这个例子，因为延迟不是定期产品评论的问题或要求，所以我们使用 MLlib 管线 API 来导出和导入模型。...事实上，这只是起作用，因为结构化流式 API以相同的方式读取数据，无论您的数据源是 Blob ，S3 中的文件，还是来自 Kinesis 或 Kafka 的流。...这个短的管道包含三个 Spark 作业：从 Amazon 表中查询新的产品数据转换生成的 DataFrame 将我们的数据框存储为 S3 上的 JSON 文件为了模拟流，我们可以将每个文件作为 JSON...在我们的例子中，数据科学家可以简单地创建四个 Spark 作业的短管道：从数据存储加载模型作为 DataFrame 输入流读取 JSON 文件用输入流转换模型查询预测 ···scala // load

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真香！PySpark整合Apache Hudi实战

插入数据生成一些新的行程数据，加载到DataFrame中，并将DataFrame写入Hudi表 # pyspark inserts = sc....更新数据与插入新数据类似，还是使用DataGenerator生成更新数据，然后使用DataFrame写入Hudi表。 # pyspark updates = sc....增量查询 Hudi提供了增量拉取的能力，即可以拉取从指定commit时间之后的变更，如不指定结束时间，那么将会拉取最新的变更。...begin_lon, begin_lat, ts from hudi_trips_incremental where fare > 20.0").show() 这表示查询在开始时间提交之后的所有变更，此增量拉取功能可以在批量数据上构建流式管道...总结本篇博文展示了如何使用pyspark来插入、删除、更新Hudi表，有pyspark和Hudi需求的小伙伴不妨一试！

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Python爬虫自动化：定时监控快手热门话题

本文将介绍如何使用Python爬虫技术自动化抓取快手热门话题，并结合定时任务（如schedule或APScheduler）实现长期监控。...移动端API逆向：通过抓包分析快手APP的API接口，直接请求JSON数据。Selenium自动化：模拟浏览器行为，适合动态渲染的页面。...本文选择移动端API逆向方式，因为其效率高且返回结构化数据（JSON）。...快手API分析与爬取实现3.1 快手热门话题API分析通过抓包工具（如Charles或Fiddler）分析快手APP的请求，可以发现热门话题的API通常类似于：https://api.gifshow.com...总结本文介绍了如何使用Python爬虫自动化监控快手热门话题，包括：✅ API逆向分析（抓包获取快手数据接口）✅ 数据爬取与解析（requests + pandas）✅ 数据存储（MySQL）✅ 定时任务

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Note_Spark_Day13：Structured Streaming(内置数据源、自定义Sink（2种方式）和集成Kafka)

* 第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream * 第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用...+版本及以上，底层使用Kafka New Consumer API拉取数据，StructuredStreaming既可以从Kafka读取数据，又可以向Kafka 写入数据，添加Maven依赖：...： Structured Streaming消费Kafka数据，采用的是poll方式拉取数据，与Spark Streaming中NewConsumer API集成方式一致。...StructuredStreaming仅仅支持Kafka New Consumer API，采用poll拉取方式获取数据，依据偏移量范围获取数据，与SparkStreaming中Direct 方式获取数据是一致的...和key的值，首先转换为String类型，然后再次转换为Dataset数据结构，方便使用DSL和SQL编程处理范例演示：从Kafka消费数据，进行词频统计，Topic为wordsTopic。

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PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...注意：开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...()方法的路径传递给该方法，我们就可以将目录中的所有 JSON 文件读取到 DataFrame 中。

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

另外，你会学到如何从HTML文件中检索信息。...这样在后面的代码中，使用DataFrame或read_csv(...)方法时，我们就不用写出包的全名了。...你也可以指定rb或wb来处理二进制数据（而非文本）。 to_csv(…)方法将DataFrame的内容转换为可存储于文本文件的格式。...更多也可以使用json模块来读写JSON文件。可以使用下面的代码从JSON文件中读取数据（read_json_alternative.py文件）： # 读取数据 with open('../.....Wikipedia的机场页面只包含了一个table，所以我们只要取DataFrame列表的首元素。是的，就是这样！机场列表已经在url_read对象中了。

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2021年大数据Spark（四十九）：Structured Streaming 整合 Kafka

+版本及以上，底层使用Kafka New Consumer API拉取数据消费位置 Kafka把生产者发送的数据放在不同的分区里面，这样就可以并行进行消费了。...：keys/values总是使用ByteArraySerializer或StringSerializer进行序列化，使用DataFrame操作将keysvalues/显示序列化为字符串或字节数组； 5）...使用ConsumerInterceptor是不安全的，因为它可能会打断查询； KafkaSoure Structured Streaming消费Kafka数据，采用的是poll方式拉取数据...，与Spark Streaming中New Consumer API集成方式一致。...从Kafka Topics中读取消息，需要指定数据源（kafka）、Kafka集群的连接地址（kafka.bootstrap.servers）、消费的topic（subscribe或subscribePattern

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Python基于Excel中的分类规则批量重分类遥感影像

在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

掌握 JSON 到表格转换：全面指南

Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

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【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

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使用高级SQL向量查询增强您的 RAG 应用程序

Spark Structured Streaming 使用总结

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真香！PySpark整合Apache Hudi实战

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