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1
回答
如
何用
pandas
编辑
大
的
json
文件
?
、
我有一个200mb
的
txt
文件
,其中包括大约25k
的
JSON
文件
(元数据和报纸文章
的
内容)。现在我想操作数据,使
文件
更小,并且只包含与我
的
分析相关
的
数据( 16列中只有3列)。问题: 如何删除/删除
pandas
数据帧中
的
列,并将这些更改保存到.
json
文件
中?sid_A5AB4A9D659FF8612B357392137BE7EB/DE
浏览 2
提问于2019-02-07
得票数 0
2
回答
为pyspark RDD生成单个
json
文件
、
、
我正在构建一个Python脚本,在其中我需要从
json
RDD生成一个
json
文件
。下面是保存
json
文件
的
代码片段。jsonRDD.map(lambda x :
json
.loads(x))但我需要将
json
数
浏览 0
提问于2015-09-02
得票数 2
1
回答
将
JSON
的
大型TextEdit
文件
转换为
Pandas
数据
、
、
、
、
我有一个非常
大
的
TextEdit文档形式
的
JSON
文件
列表,每个
文件
都有6个键值对。import
pandas
as pd我认为可以通过使用groupby迭代每个
JSON
文
浏览 0
提问于2016-02-02
得票数 0
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1
回答
如
何用
pandas
编辑
Excel
文件
?
、
、
我有一个包含大量数据
的
excel
文件
。我知道如何读取和操作它,但我不知道如何
编辑
文件
。我写
的
是: import
pandas
as pd for i in range0][i] = 'D2' df1.iloc(1)[0][i] = 'D3' df1
浏览 17
提问于2021-10-01
得票数 0
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2
回答
转换api对熊猫
的
响应
、
、
下面是我迄今为止尝试过
的
:import
pandas
as pd r = requests.get(URL, proxies=proxyDict) x = r.
json
这不是预期
的
结果。我甚至尝试使用以下
浏览 1
提问于2020-07-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将大型.bz2
文件
加载并聚合到
pandas
中
的
有效方法是什么?
、
我试图以块
的
形式加载一个
大
的
bz2
文件
,并将其聚合到一个
pandas
DataFrame中,但是Python总是崩溃。我正在使用
的
方法如下,我已经在较小
的
数据集上取得了成功。将比内存更大
的
文件
聚合到
Pandas
中更有效
的
方法是什么?数据是以行分隔
的
json
压缩为bz2,取自https://files.pushshift.io/redd
浏览 43
提问于2019-03-28
得票数 1
2
回答
如
何用
pandas
读取
json
文件
?
、
、
、
、
我用scrapy抓取了一个网站,并将数据存储在一个
json
文件
中。指向
json
文件
的
链接:>>> import
json
>>>
浏览 2
提问于2016-08-19
得票数 5
回答已采纳
2
回答
使用python将
json
文件
映射到excel
、
、
我想把一个
json
格式
的
文件
映射到一个xls
文件
中。即在输入
文件
中 "results": [ "promo_video": "https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Tztev0Q-CN8?autohide=1&showinfo=0&autoplay=1", &q
浏览 0
提问于2015-03-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何使用python 3更快地将批量csv数据插入SQL Server
、
、
、
操作系统: Windows语言: Python 3 只有一列
的
csv
文件
: Column110000DBC29GH10120ANC39LH .在服务器上
的
一个
文件
夹中。 我需要将这个CSV值放到另一台服务器(而不是放置Column1
文件
的
服务器)上
的
SQL Server表中。 我已经用
Pandas
做到了这一点,但问题是它非常慢。这将不会是好
的
,因为我希望收到大约250000条记录
浏览 93
提问于2021-11-04
得票数 0
2
回答
Pythonto字典函数
的
自定义
pandas
.DataFrame :一些条目丢失了
、
我想读取一个.xlsx
文件
,对数据做一些事情,并将其转换为dict,以便将其保存到.
json
文件
中。为此,我使用Python3和
pandas
。这是代码:import
json
io = "20codmun.xlsx", converters,.xlsx
文件
的
来源(西班牙政府)。
如
您所见,
pandas</em
浏览 14
提问于2022-08-19
得票数 1
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3
回答
Pandas
无法打开Excel (.xlsx)
文件
、
、
下面是我
的
代码:df =
pandas
.read_excel('cat.xlsx')Traceback (most recent calllast): df =
pandas
.read_excel('cat.xlsx') File "D:\python\
浏览 1
提问于2020-12-11
得票数 139
2
回答
将
Pandas
DataFrame和元数据保存为
JSON
格式
、
、
我需要保存一个
Pandas
DataFrame,以及一些元数据到
JSON
格式
的
文件
中。(
JSON
格式是必需
的
。)背景向
Pandas
DataFrame添加元数据并将其存储到
JSON</em
浏览 3
提问于2015-10-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
使用
Pandas
解析时避免Excel
的
科学舍入
、
、
、
我有一个excel
文件
自动生成,偶尔有非常
大
的
数字,
如
135061808695。在excel
文件
中,当您单击单元格时,它将显示完整
的
数字135061808695,但是,使用自动“通用”格式,该数字显示为1.35063E+11。当我在
Pandas
中使用ExcelFile时,它用科学表示法1.350618e+11而不是完整
的
135061808695来提取值。有什么方法可以让
Pandas
在不破坏excel
文件
的</
浏览 2
提问于2015-04-14
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何使用熊猫从嵌套
JSON
数组中提取值
、
、
、
、
我有一个
大
的
JSON
文件
(400 k行)。我试图隔离以下几个方面:策略项-“用户”和“数据库值”潘达斯
的
预期产出:from
pandas
.io.
json
imp
浏览 0
提问于2019-02-12
得票数 0
1
回答
Pandas
json
_normalize不能在Python语言中处理大型
JSON
文件
、
、
我正在尝试使用
json
_normalize()函数将一个
大
的
(大约900MB)
json
文件
规范化为一个
pandas
DataFrame。这适用于我正在处理
的
所有其他
文件
(大小约为150-500MB),尽管每个
文件
都需要几分钟才能完成。然而,对于这个
文件
,它似乎永远都在运行,永远不会结束。在标准化之前,我已经尝试过使用read_
json
()将
json
文件
直接读取到
浏览 2
提问于2014-06-28
得票数 4
2
回答
如
何用
php
编辑
json
文件
、
、
、
我想像下面的例子一样使用PHP在
json
文件
中写入数据,但是它总是在方括号(数组)之外添加数据。 我如何在方括号内写字?谢谢你
的
帮忙!
浏览 0
提问于2019-04-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将
JSON
列表转换为熊猫数据
、
、
、
、
我有非常
大
的
json
数据,语法如下: { "destinations": [ "destinations": [ }在这里输入图像描述
浏览 0
提问于2020-05-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
尝试在Python中使用API
JSON
输出
、
我是Python和
JSON
世界
的
新手,尽管我已经设法解决了大多数问题。但最近
的
一次却让我大吃一惊。我试图在localbitcoins.com上使用API,
文件
就在这里--它是一个公共
文件
。产量相当
大
。我试过用这个代码来处理熊猫:from
pandas
.io.
json
import read_
json</em
浏览 0
提问于2018-05-17
得票数 1
回答已采纳
10
回答
使用ValueError时使用
pandas
.read_
json
、
、
我创建了一个250 made
的
json
文件
,应该如下所示: {"A":"uniquevalue1", "B":[1]},说我有有效
的
JSON
。我打电话 df =
pandas
.read_
json
('ut1.
json
', orient =
浏览 3
提问于2014-12-02
得票数 19
回答已采纳
1
回答
如何不使用python循环来读取
json
文件
?
、
、
我有一个
JSON
文件
,我想把它转换成DataFrame。由于dataset相当
大
(~30 GB),我发现需要将块大小设置为限制。代码如下:pd.options.display.max_rows 当我运
浏览 6
提问于2022-02-26
得票数 0
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