from io import StringIO # 读取JSON数据为DataFrame对象 json_data = '{"name": ["Alice", "Bob"], "age": [25, 30]}' # read_json 函数通常期望接收一个文件路径或文件对象,而不是字符串, # 所以这里使用了StringIO 来将字符串json_data 转换成一个类似文件的对象,这样read_json 就可以从中读取数...
json_string = '{"name": "ZhangSan", "age": 30, "city": "ShenZhen"}'data = json.loads(json_string)print(data) # 输出: {'name': 'ZhangSan', 'age': 30, 'city': 'ShenZhen'}在上述示例中，json_string是包含JSON数据的字符串，json.loads()将其解析为Python对象，并将结果赋值给 data变...
>>> jsonstring = '{"name": "erik","age": 38, "married": true}' >>> json.loads(jsonstring) {'name': 'erik', 'age': 38, 'married': True} 2.JSON编码 编码JSON也很简单。使用json.dumps(…) 把由字典、列表和其他本机类型组成的Python对象转换为字符串: >>> myjson = {'name': '...
importjson# 假设我们有以下的string类型的JSON数据json_data='{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'# 将string类型的JSON数据转换为Python对象python_data=json.loads(json_data)# 访问和操作Python对象中的数据print(python_data["name"])# 输出:Johnprint(python_data["age"])# 输出:3...
json_string = '{"name": "张三", "age": 30, "city": "北京"}' data = json.loads(json_string) print(data) # 输出: {'name': '张三', 'age': 30, 'city': '北京'} 1. 2. 3. 在上例中,json_string是包含JSON数据的字符串,json.loads()将其解析为Python对象,并将结果赋值给 data变...
在Python中解析JSON字符串是一个常见的任务,通常使用内置的json模块来完成。以下是详细的步骤和示例代码: 导入Python的json模块: 在使用json模块之前,需要先导入它。 python import json 提供一个JSON格式的字符串: JSON字符串应该是一个有效的JSON格式数据,比如一个对象(字典)或数组。 python json_string = '{"...
cjson模块只支持string/unicode的key JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。...1、变量解码、编码为Json格式 2、文件读出、导入json格式 注意: 使用json时需要注意的地方:python中字典的key在经过json转化后都变成了string类型 . 1、变量解码、编码为...JSONLint 的格式化及校验功能。...--- 延伸:用...
json.dumps() 方法将 Python 对象转为 JSON 字符串json_string=json.dumps(data)print(json_string)#...
Python2.6开始加入了json模块,Python的json模块系列化和反序列化分别是dumps和loads。对简单的数据类型可以直接处理,如:string,Unicode,int,float,list,tuple,dict json.dumps():将一个Python对象编码成JSON字符串。 json.loads():将JSON格式字符串解码成Python对象。
schema = StructType([StructField('json', StringType(), True)]) rdd = (df .select('json') .rdd .flatMap(lambda x: x) .flatMap(lambda x: json.loads(x)) .map(lambda x: x.get('body')) ) new_df = sql_context.createDataFrame(rdd, schema) ...