可以使用pd.json_normalize()来规范化这个数据: import pandas as pd # 使用 pd.json_normalize() 规范化 JSON 数据 df = pd.json_normalize(data) # 打印规范化后的 DataFrame df 在这个规范化后的 DataFrame 中,address和contacts的内容被展开成了扁平的结构。如果
将JSON数据转换为DataFrame: 代码语言:txt 复制 df = pd.DataFrame(data) 这样就将JSON数据成功转换为DataFrame了。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种常用的数据交换格式,它以键值对的形式存储数据。DataFrame是pandas库中的一个数据结构,用于处理和分析数据。 优势: JSON具有良好的可读性和易于理解的结构。 Dat...
修改df 列名 importpandas as pdimportjson data={'keys': ['a','b','c','d'],'values': [1, 2, 3, 4] } columns_mapping= {'keys':'keys11','values':'values'} df=pd.DataFrame(data) df= df.rename(columns=columns_mapping)print(df.columns) 修改DF 列名 importpandas as pd data={'...
import pandas as pd import json with open('data.json') as f: data = json.load(f) df = pd.DataFrame(data) # 可选的进一步处理和操作 # ... print(df) 在这个示例中,我们使用了pandas库来处理和操作数据,json库用于读取Json数据。这种方法适用于将Json数据提取到pandas DataFrame中,以便进行进一步的...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[30,25,35],'city':['New York','Los Angeles','Chicago']})# 将 DataFrame 转换为 JSON 字符串json_str=df.to_json(orient='records')print(json_str) ...
pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 2.导出数据 df.to_csv(filename_path):导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename_path):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_path):以Json格式导出数据到文本文件 ...
df = pd.DataFrame(data) # 打印原始数据 print("原始数据:") print(df) # 去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 填充缺失值 # df.fillna({'Age': df['Age'].mean(), 'Salary': df['Salary'].mean()}, inplace=True) # 数据转换
要通过Pandas读取JSON文件,我们可以使用read_JSON方法。 df = pd.read_json('data/simple.json') 我们使用df.info()看看。默认情况下,数值列被转换为数值类型,例如,math、physics和chemistry列被转换为int64。 >>> df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
df = pd.DataFrame() “` 从其他数据源中读取数据创建DataFrame的方式是: “`python df = pd.read_csv(‘data.csv’) “` 其中,read_csv可以读取csv文件,也可以读取其他格式的文件,如Excel、JSON等。 创建好DataFrame后,可以对数据进行各种操作,如查看数据的结构、预览数据的前几行、切片、过滤、排序、聚合等...
.to_json()保存数据到 json 文件。 df = pd.DataFrame(data).T df.to_json('data-columns.json') data-columns.json 有一个大字典,其中列标签作为键,对应的内部字典作为值。 index 结构 json 模式。 df.to_json('data-index.json', orient='index') ...