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", ...
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' df = pd.read_json(json_string) #从 HTML 页面中读取数据 url = 'https://www.runoob.com' dfs = pd.read_html(url) df = dfs...
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)# ...
information5 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False)# 不缩进information6 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2)# 缩进2个空格information7 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=5)# 缩进5个空格print(information5)print(information6)print(information7) 3、对...
对于使用StringIO类的示例,请确保在 Python 3 中导入它时使用from io import StringIO。 CSV & 文本文件 用于读取文本文件(也称为平面文件)的主要函数是 read_csv()。查看食谱以获取一些高级策略。 解析选项 read_csv() 接受以下常见参数: 基本 filepath_or_buffervarious 要么是文件的路径(str,pathlib.Path,或...
import pandas as pd json_data = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}] df = pd.DataFrame(json_data) 优势:简单快捷,适用于小规模的json数据映射。 使用pd.json_normalize()函数:该函数可以将复杂的嵌套json数据进行扁平化处理,生成适合dataframe的结构。例如: 代码语...
from io import StringIO# 创建内存数据库conn = sqlite3.connect(':memory:')# 创建示例数据data = '''col1,col21,4.02,5.03,6.0'''# 读取数据并写入数据库df = pd.read_csv(StringIO(data))df.to_sql('table', conn, index=False, if_exists='replace')# 从数据库读取数据df ...
sql、table_name:string类型,分别表示SQL语句和数据库表名con:表示数据库连接信息index_col:int、sequence或者False,表示设定的列作为行名coerce_float:boolean,将数据库中的decimal类型的数据转换为pandas中的float64类型的数据,默认Truecolumns:list类型,表示读取数据的列名,默认None这里使用的是SQLAlchemy库来建立数据库...
png继续使用我们的json_dict字典创建一个新的DataFrame，但这次使用value属性：df=pd.DataFrame.from_dict...
pd.DataFrame()# 自己创建数据框,用于练习pd.read_csv(filename)# 从CSV⽂件导⼊数据pd.read_table(filename)# 从限定分隔符的⽂本⽂件导⼊数据pd.read_excel(filename)# 从Excel⽂件导⼊数据pd.read_sql(query,connection_object)# 从SQL表/库导⼊数据pd.read_json(json_string)# 从JSON格...