接下来,将Json数据转换为数据框(DataFrame)的形式。如果使用Python,可以使用pandas库的json_normalize()函数来实现。该函数可以将嵌套的Json数据转换为扁平的表格形式。 对于复杂的Json结构,可能需要进行一些数据清洗和转换操作。例如,可以使用pandas库的各种函数和方法来处理缺失值、重复值、数据类型
import pandas as pd # 创建一个包含嵌套JSON或列表的DataFrame data = { 'id': [1, 2, 3], 'name': ['John', 'Mike', 'Sarah'], 'details': [ {'age': 25, 'city': 'New York'}, {'age': 30, 'city': 'London'}, {'age': 28, 'city': 'Paris'} ] } df = pd.DataFrame(d...
1.使用 json_normalize() 将 JSON 转换为 Pandas DataFrame json_normalize()函数被非常广泛地用于读取...
data = pd.DataFrame( { 'value': range(10), 'time': pd.date_range('2024-01-01', freq='D', periods=10), 'flag': list('abcdefghij') } ) data.to_json('test_to_json.json', indent=4) # data.to_json('test_to_json.json', indent=4, date_unit='s') date_unit='s'可将时间...
注释:我们使用pd.DataFrame()函数创建一个空的DataFrame,并使用pd.ExcelWriter()函数创建一个Excel写入器。然后,我们使用df.to_excel()方法将DataFrame写入Excel文件,并使用writer.save()方法保存Excel文件。 步骤四:添加数据到Excel中 现在,我们已经有了要导出的数据和一个空的Excel文件,接下来我们需要将数据添加到Ex...
df.to_excel('jsonFinish.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': ss = ExtractJson() ss.listToDataframe() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23.
Add the JSON string as a collection type and pass it as an input tospark.createDataset. This converts it to a DataFrame. The JSON reader infers the schema automatically from the JSON string. This sample code uses a list collection type, which is represented asjson :: Nil. You can also...
json_path ='data/demo.json'# 加载 JSON 数据withopen(json_path,'r', encoding='utf8')asf:# 解析一个有效的JSON字符串并将其转换为Python字典df = pd.read_json(f.read())print(df.to_string())# to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。print('-'*10)# ...
cuDF 中的 JSON 读取器接受数据源列表,而不是循环通过源并连接生成的 DataFrame 。然后将原始输入作为单个源进行有效处理。 cuDF 中的 JSON 读取器接受源作为文件路径、原始字符串或类似文件的对象,以及这些源的列表。 >>> j1 = '{"id":0}\n{"id":1}\n' ...
to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 实例 importpandasaspd data=[ { "id":"A001", "name":"菜鸟教程", "url":"www.runoob.com", "likes":61 }, { "id":"A002", "name":"Google", "url":"www.google.com", ...