# 导入Pandasimport pandas as pd # 使用Pandas读取文件# 读取CSV文件df = pd.read_csv('file.csv')# 读取Excel文件df = pd.read_excel('file.xlsx')# 读取JSON文件 df = pd.read_json('file.json')# 读取Sql查询pd.read_sql(query, connection_object)# 读取Parquet文件df = pd.read_parquet('file....
# pandas.read_json可以自动将特别格式的JSON数据集转换为Series或DataFrame。 # pandas.read_json的默认选项假设JSON数组中的每个对象是表格中的一行: data = pd.read_json('examples/example.json') data # 将数据从pandas输出到JSON,可以使用to_json方法: print(data.to_json()) print(data.to_json(orient=...
self.train_data = pd.read_json(data_file_name)# self._vocabulary()self.test_data = pd.read_json(data_file_name) 开发者ID:KhrystynaKosenko,项目名称:cuisine_predictor,代码行数:33,代码来源:models_main.py 示例8: main ▲点赞 1▼ defmain():withopen('data.txt','r')asf:#print f.read()...
read_json示例data_json = pd.read_json('example.json') print(data_json)直接打开json文件的内容如下:[{"a": 1, "b": 2, "c": 3}, {"a": 4, "b": 5, "c": 6}, {"a": 7, "b": 8, "c": 9}]读取后 输出的格式如下...
df = pd.read_excel('file.xlsx') # 读取JSON文件 df = pd.read_json('file.json') # 读取Sql查询 pd.read_sql(query, connection_object) # 读取Parquet文件 df = pd.read_parquet('file.parquet') #从url读取HTML表 url='https://www.example.com/table.html'tables = pd.read_html(url) ...
pandas.read_json的默认选项是假设JSON数组中的每个对象是表里的一行:'''#data = pd.read_json('examples/example.json')'''如果需要从pandas中将数据导出为JSON,可以使用to_json方法:'''#print(siblings.to_json())#{"name":{"0":"Scott","1":"Katie"},"age":{"0":30,"1":38}}#print(sibling...
df = pd.read_json('file.json') # 读取Sql查询 pd.read_sql(query, connection_object) # 读取Parquet文件 df = pd.read_parquet('file.parquet') #从url读取HTML表 url='https://www.example.com/table.html' tables = pd.read_html(url) ...
os.path.join(local_cache_path, DATA_FILES[file_split]), lines=True) 开发者ID:interpretml,项目名称:interpret-text,代码行数:21,代码来源:utils_mnli.py 示例2: test_read_jsonl_unicode_chars ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import pandas [as 别名]# 或者: from pandas importread_json[as 别名]def...
在Pandas中读取JSON (带有嵌套数组) Pandas是一个强大的数据处理和分析工具,可以轻松地读取和处理各种数据格式,包括JSON。当JSON数据中包含嵌套数组时,我们可以使用Pandas的一些函数来读取和展开这些嵌套数组。 首先,我们需要导入Pandas库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 然后,使用pd.read_json()函数来读取JS...
importpandasaspd# 从Excel中读取数据df=pd.read_excel(example.xlsx', sheet_name='sheet1')# ...