importjsonimportosdefappend_to_json_file(filepath,new_data):# 检查文件是否存在,如果不存在,就创建一个空的列表ifnotos.path.exists(filepath):data=[]else:withopen(filepath,'r',encoding='utf-8')asfile:# 读取文件内容,并将其转换为Python对象data=json.load(file)# 将新数据添加到数据列表中data....
filename='c:/temp/users.json'dictObj=[]# Check if file existsifpath.isfile(filename)isFalse:raiseException("File not found")# Read JSON filewithopen(filename)asfp:dictObj=json.load(fp)# Verify existing dictprint(dictObj)print(type(dictObj))dictObj.update({"Age":12,"Role":"Developer...
def convert_to_json_string2(contxt,str_ft): ret = []# 需要序列化的列表 tmp = {'contxt':contxt ,'footer':str_ft}# 通过data的每一个元素构造一个字典 ret.append(tmp) ret = json.dumps(ret,indent=4) return ret def DbSongName(song_id,cursor): sql_song_name ="""SELECT*FROM music...
data = [] for line in lines: line = line.strip() # 去除行尾换行符等空白字符 data.append({'line': line}) # 将每行内容作为一个字典项添加到列表中 json_data = json.dumps(data) # 将Python对象转换为JSON格式字符串 with open(json_path, 'w') as json_file: json_file.write...
r.append('' + ks[0] + '') for i in range(0, len(vs)): r.append('' + vs[i] + '') return r def generate_json_ids_from_excel(file_path): data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) sheet_names = list(data.keys()) ...
示例2:更新JSON文件。假设json文件如下所示。 我们要在emp_details之后添加另一个json数据。下面是实现。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Python program to update # JSON import json # function to add to JSON def write_json(data, filename='data.json'): with open(filename,'...
list_tmp.append(str(get_cell.value)) list_data.append(list_tmp) list_tmp = [] json_data[key_name] = list_data return json_data def json_to_excel(self, json_file, excel_path): wb = Workbook() data = self.json_data(json_file) ...
{"data_json": [{"site": "TEST Western Cape DC", "year": 2021, "month": "2021-05-01 - 2021-05-31", "total_kWh": {"grid_electricity": 687580.101, "pv_electricity": 86021.56199999998}}]} {"data_json": [{"site": "TEST Western Cape DC", "year": 2021, "month": "2021-06-...
sns.set_style('whitegrid')sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r')plt.show() 数据处理 探索数据集后,我发现我需要在训练机器学习模型之前将一些分类变量转换为虚拟变量并缩放所有值。 首先,我将使用该 get_dummies 方法为分类变量创建虚拟列。
def append_to_json(self,file_path,data): try: with open(file_path,'r+') as file: exist_data = json.load(file) #先读取已有的json数据 exist_data.append(data) #追加新的数据到已有数据中 file.seek(0) #移动文件指针到文件开头 json.dump(exist_data,file,indent=4) #以美观的格式进行写入 ...