将JSON链接转换为Pandas DataFrame
是一种常见的数据处理操作，可以通过以下步骤完成：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import requests- 使用requests库获取JSON数据：
url = "JSON链接地址"
response = requests.get(url)
data = response.json()- 将JSON数据转换为Pandas DataFrame：
df = pd.DataFrame(data)这样就可以将JSON链接中的数据转换为Pandas DataFrame。Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了丰富的功能和方法，可以方便地对数据进行操作和分析。
JSON链接转换为Pandas DataFrame的优势包括：
- 灵活性：Pandas提供了丰富的数据处理和操作方法，可以轻松地对数据进行清洗、转换和分析。
- 效率：Pandas使用高效的数据结构和算法，能够快速处理大量数据。
- 可视化：Pandas可以与其他数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）结合使用，方便生成各种图表和可视化结果。
应用场景：
- 数据分析和处理：将从API或其他数据源获取的JSON数据转换为Pandas DataFrame，以便进行数据清洗、转换和分析。
- 机器学习和数据挖掘：将JSON数据转换为Pandas DataFrame，以便进行特征工程、模型训练和预测。
- Web开发：将从前端或其他后端服务获取的JSON数据转换为Pandas DataFrame，以便进行数据展示和交互。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
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- 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
- 腾讯云移动开发（移动推送）：https://cloud.tencent.com/product/umeng
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以上是腾讯云提供的一些与云计算相关的产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。
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3回答
熊猫数据文件中的正斜杠
、、、
我是个新手，任何帮助都是非常感谢的。我正在尝试将一个dataframe转换为一个json文件。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'A' : [1., 2.5],
'B' : ['img/blue.png', 'img/red.png']})
print df
输出是
A B
0 1.0 img/blue.png
1 2.5 img/red.png
我想创建一个json文件，如下所示：
'[1.
浏览 5提问于2017-04-14得票数 17
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1回答
我正在尝试将具有唯一密钥的df转换为JSON文件。pandas dataframe看起来如下所示。
import pandas as pd
d = {'col1': [1,2,2,2,3,3], 'col2': ['a','b','c','','e','f'], 'col3': ['one','two','three','four','five','six'
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
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2回答
情况
PyCharm有一个整洁的内置。但是，这个查看器似乎不能用于dataframe子类。
下面的PyCharm 2018.2.4屏幕截图显示了一个简单的例子。如您所见，View as DataFrame选项可用于标准的dataframe，但不适用于dataframe子类。
下面是示例代码，但采用文本格式：
import pandas as pd
class SubDataFrame(pd.DataFrame):
pass
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=['a','b
浏览 0提问于2018-10-09得票数 3
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1回答
我正在寻找一种方法来将“-”替换为同一行中的值。 这是我的原始df： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1','-','-','4','5'], 'B': [5, 6, 7, 8, 9]})
df 但是，我如何得到结果df： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1'
浏览 14提问于2021-08-19得票数 2
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2回答
我想将我的写成一组JSON文件，特别是每个JSON文件数组。让我用一个简单的(可复制的)代码来解释。
我们有：
import numpy as np
import pandas as pd
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame({'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)}))
将dataframe保存为：
df.write.json('s3://path/to/json')
刚创建的每个文件每行都有一个JSON对象，如下所示：
{"x&#
浏览 8提问于2019-10-04得票数 11
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1回答
下面有Pandas DataFrame，需要将其转换为json格式，df.columns封装在Django模型名和“字段”字段名中。参见下面的json外观示例。我该怎么做？
df：
+-----------------+---------+------+
| Artist | Title | Year |
+-----------------+---------+------+
| Michael Jackson | Beat it | 1988 |
| Britney Spears | Lucky | 2012 |
| Justin Bieber | Baby
浏览 2提问于2018-07-01得票数 3
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我有一堆来自调查的分类数据，我想用与相同的方式来绘制它们。实际上，它是一个条形饼图。
数据在一个pandas数据框中，下面是我尝试做的一个玩具示例：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# create toy dataframe
df = pd.DataFrame({'Names': ['Steve','Steve','Steve','Jon','Michael','Mich
浏览 1提问于2016-02-24得票数 1
在使用PeriodIndex时，pandas JSON函数会创建无法读取的Series.to_json()。出现的错误是：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ':' delimiter: line 1 column 5 (char 4)
我尝试过改变方向，但是在所有这些序列化和反序列化的组合中，索引都丢失了。
idx = pd.PeriodIndex(['2019', '2020'], freq='A')
series = pd.Series([1, 2], index=idx)
jso
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
1回答
我已经通过pandas和pandas.HDFStore()将大约800 GB的巨大数据帧存储到HDF5中。
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('store.h5')
df = pd.Dataframe() # imagine the data being munged into a dataframe
store['df'] = df
我想用Impala来询问这个问题。有没有一种简单的方法可以将这些数据解析到Parquet中？或者Impala允许您直接使用HDF5？对于HDF5上的数据，还有其他选择吗？
浏览 15提问于2017-01-06得票数 0
嗨，我有一个带有pandas数据帧属性的类。我如何编码成json，这样pandas的dataframe属性也能被正确序列化？
class MachineObject(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._MachineName = ''
self._propsDataFrame = None # Pandas dataframe
我是这样序列化的：
print(json.dumps(machine_objects[0].__dict__))
但这给了我错误：
Ty
浏览 2提问于2021-04-10得票数 0
为什么Pandas.DataFrame中的float64值123456789.0会转换为123456792.0，只保留7位有效数字？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123456789.0])
# 0
# 0 123456789.0
df = df.astype('float32')
# 0
# 0 123456792.0
浏览 3提问于2019-11-30得票数 0
1回答
我只是想知道用给定的字符分隔值的DataFrame内爆的最佳方法是什么。
例如，想象一下这个dataframe：
A B C D E
1 z a q p
2 x s w l
3 c d e k
4 v f r m
5 b g t n
我们想通过@实现内爆
A B C D E
1@2@3@4@5 z@x@c@v@b a@s@d@f@g q@w@e@r@t p@l@k@m@n
也许要用Pandas
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
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我正在从一个DataFrame文件中读取hdf5：
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('some_file.h5')
df= store['df']
store.close()
使用info显示：
In [11]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21423657 entries, 0 to 21423656
Data columns (total 5 columns):
date datet
浏览 2提问于2015-09-17得票数 1
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我是熊猫的新手，我想知道熊猫是否能画出datetime.timedelta。我尝试了一些方法，但这是当前的版本： df = pd.DataFrame(data=[pd.to_timedelta(total_run_times.values())], index=[0])
plot = df.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("test.png") total_run_times是一个数字字典: datetime.timedelta。当我在pycharm调试器中输出'df‘时，我得到： 0
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
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1回答
我有麻烦了。
import pandas
df=pandas.DataFrame([[{'a':1,'b':2},3,3],[{'a':2,'b':4},6,5]],columns=['c1','c2','c3'])
print df
c1 c2 c3
0 {u'a': 1, u'b': 2} 3 3
1 {u'a': 2, u'b': 4} 6 5
我想得
浏览 2提问于2016-11-17得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在努力从一个公共API中获取数据，并将其转换为Pandas数据，主要来自美国地震网站。我得到了JSON表单数据，它实际上是嵌套字典的列表。我使用了一种方法，并将其转换为'pandas.core.frame.DataFrame'.类表单类的dataframe。现在，当我试图拆分坐标列时，我得到的是NaN或其他问题。这个系列的形式是类'pandas.core.series.Series'。
这是我的密码-
import urllib.request, json
import pandas as pd
url = "https://earthquake.u
浏览 2提问于2019-09-21得票数 0
设置
这个问题的基础是，我正在使用和创建一个分布式HDFStore消息传递应用程序，该应用程序将pandas DataFrame传递给分布式进程(然后写入HDFStore)。因为json是celery接受的之一，所以pandas的to_json()和read_json()功能非常适合实现这一点。
所以我的申请：
点击和API并拉下一个pandas.DataFrame。
使用DataFrame序列化to_json()
将序列化的值传递给celery工作人员。
使用DataFrame方法在另一侧重新创建celery.group。
问题
我发现，当我创建HDFStore时，它
浏览 5提问于2015-08-26得票数 2
回答已采纳
我试图通过从hadoop集群中获取.csv数据并将其放入Pandas DataFrame来创建火花工作流。我能够从HDFS中提取数据并将其放入RDD中，但无法将其处理到Pandas Dataframe中。以下是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as nm
A=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/sales_ord_univ.csv") # this creates the RDD
B=pd.DataFrame(A) # this gives me the following error:pandas
浏览 2提问于2016-09-21得票数 0
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
回答已采纳
当我从列表中创建一个熊猫DataFrame并将其转换为带有特定小数分隔符的csv时，我发现了一个有点奇怪的行为。
它的工作方式与预期一致：
>>> import pandas as pd
>>> a = pd.DataFrame([['a', 0.1], ['b', 0.2]])
>>> a
0 1
0 a 0.1
1 b 0.2
>>> a.to_csv(decimal=',', sep=' ')
' 0 1\n0 a 0,1\n
浏览 10提问于2017-03-15得票数 2
我需要一个数据被,拆分的单线CSV。我的问题是，当我尝试使用apply遍历我的Dataframe时，我得到了一个Series对象，to_csv方法给了我一个拆分成行的str，将None设置为""，没有任何,。但是，如果我使用for遍历数据帧，我的方法将获得一个Dataframe对象，并在一行中给出一个包含,的str，而不会将None设置为""。 下面是测试这一点的代码： import pandas
def print_csv(tabular_data):
print(type(tabular_data))
csv_data = tabula
浏览 28提问于2021-04-22得票数 3
回答已采纳
这是我的密码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['country'] = ['UK', 'UK', 'USA', 'USA', 'USA']
df['name'] = ['United Kingdom', 'United Kingdom', 'United States', 'United States', 'United States']
df[
浏览 7提问于2022-04-19得票数 -1
2回答
我有一个数据帧，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([{'int':1, 'float':1.1, 'str':'aaa'}, {'int':None, 'float':None, 'str':None}])
df.fillna('', inplace=True)
我们希望将df转储到csv，如下所示(使用'#|#‘作为字段分隔符)，将int保留为int：
int#|
浏览 5提问于2020-03-14得票数 0
我将音频特性保存在JSON文件中，然后尝试获取JSON文件来读取这些特性。然而，当我在我自己的电脑上做这件事时，它就像一种魅力。但是当我在Google上尝试相同的代码时，它会给我一个错误。我的JSON文件非常大，因此，我共享我转换为JSON的数据格式-
我电脑上的截图-
来自Google Colab的截图-
这是密码-
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
with open('audio_feature1.json') as f:
data
浏览 4提问于2020-07-31得票数 1
回答已采纳
2回答
对熊猫来说是新手。
具有以下顺序的DataFrame :带有多个值行的A B C Date1 Date2 D。我想根据季度将整个DataFrame划分为多个数据格式，即(Jan-Mar, Apr-Jun, Jul-Sep, Oct-Dec)。我试图只使用相同的Date1列值。到目前为止，我尝试了以下几种方法：
data_q = data.groupby(pandas.TimeGrouper(freq = '3M'))
日期以2009-11-03表格为准。
浏览 3提问于2015-06-29得票数 1
回答已采纳
我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
我有作为JSON的对象列表。每个对象有两个属性: id(string)和arg(number)。
当我使用pandas.read_json(...)时，结果DataFrame也将id解释为数字，这会导致问题，因为信息丢失了。
import pandas as pd
json = '[{ "id" : "1", "arg": 1 },{ "id" : "1_1", "arg": 2}, { "id" : "11", "arg": 2}]'
浏览 0提问于2021-01-20得票数 0
回答已采纳
我有一个Pandas DataFrame，包含几个列和一些数据，我需要从FastAPI应用程序的响应体中返回这些数据。借用另一个类似但不同的问题的DataFrame示例：
test_list = [["Joe", 34, "Accounts", 10000], ["Jack", 35, "Chemistry", 20000], ["Jill", 37, "Art", 2000]]
df = pandas.DataFrame(data=test_list, columns=["Name"
浏览 1提问于2022-02-24得票数 0
回答已采纳
我试图用一个列表数组将一个列拆分为多个列，并创建多个行。以下是样本数据：
signalid monthyear readings
5135 201901 [{"v":"90","q":1,"t":1546444800000,"g":0}]
5135 201901 [{"v":"50","q":1,"t":1546444900000,"g":0}]
5135 20190
浏览 0提问于2019-02-06得票数 1
我有一个函数，它使用函数将列添加到DataFrame中，例如
def myfunc(x):
resp_data = {'status': '1', 'data': x}
return json.dumps(resp_data)
最初的Pandas dataframe df被转换为Dask DataFrame，如下所示
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=30)
现在，我调用函数myfunc on ddf，使用现有的
浏览 2提问于2022-01-27得票数 1
回答已采纳
我使用Pandas加载一个json文件，并通过ExcelWriter将其输出到Excel。"NaN“是json中的有效值，并且在电子表格中被删除。如何存储NaN值。
下面是json输入文件(simple_json_test.json)
{"action_time":"2020-04-23T07:39:51.918Z","triggered_value":"NaN"}
{"action_time":"2020-04-23T07:39:51.918Z","triggered_value&
浏览 18提问于2021-05-19得票数 1
2回答
熊猫自动将行转换为列。
、、、、
我有一个非常简单的数据，如下所示：
In [8]: df
Out[8]:
A B C
0 2 a a
1 3 s 3
2 4 c !
3 1 f 1
我的目标是以如下方式提取第一行：
A B C
0 2 a a
如您所见，dataframe形状(1x3)被保留，第一行仍然有3列。
但是，当我输入以下命令df.loc[0]时，输出结果如下：
df.loc[0]
Out[9]:
A 2
B a
C a
Name: 0, dtype: object
如您所见，该行已变成3行的列！(3x1而不是3x1)。这怎麽可能？如何才能像我的
浏览 3提问于2017-06-01得票数 9
回答已采纳
因此，在我的view.py下面(不完全工作)，我想使用下面的代码将d.json存储在静态子浮子浮动器下的数据文件夹中。如何让Djson转储这个d.json。
Myapp>statics>data>d.json
def getjson(request)
import ujson as json
import pandas
import numpy as np
df = pandas.DataFrame({
"time" : [1,2,3,4,5],
"temp" : np.rand
浏览 2提问于2014-11-01得票数 0
回答已采纳
我在dataframe df中有一个json列，我正尝试将其转换为嵌套的json，并将其保存为txt文件以供客户端使用： 数据帧df "json":{"0":{"status":"Active","task_name":"transientAlertf9b8b69eb4b84bd597b3983566ffc538","schedule":"","owner":"","task_type":"FraudIncre
浏览 7提问于2019-02-12得票数 0
回答已采纳
我有不同的熊猫资料，我把它们列在一张清单上。我想用json (或任何其他格式)保存这个列表，这些列表可以被R.
import pandas as pd
def create_df_predictions(extra_periods):
"""
make a empty df for predictions
params: extra_periods = how many prediction in the future the user wants
"""
df = pd.DataFrame({ &#
浏览 3提问于2017-05-28得票数 4
回答已采纳
我有一个pandas dataframe，它有多个列，其中包含字符串格式的时间戳值。这些值类似于'0D_0H_1M_35S_0MS‘。我想将所有这些列值转换为毫秒 ?
浏览 23提问于2020-12-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用下面的代码创建Pandas数据框架并输出到JSON：
dataDict['grant_id'] = list(grant_ids)
dataDict['patent_title'] = list(patent_title)
dfjson = dfjson.transpose()
dfjson = pd.DataFrame.from_dict(dataDict, orient='index')
output_json =dfjson.to_json('output_json.json')
{"0":
{
浏览 0提问于2019-08-19得票数 2
回答已采纳
我在Django模型中存储一个熊猫DataFrame作为PickledObjectField。我需要根据特定的逻辑访问和修改这个DataFrame。Pandas使这项工作变得容易得多，我有一个使用Pandas选择和过滤器的engine类。
我是否应该有一个单独的模型，将每一行存储在DataFrame中，然后使用django-pandas读取，执行操作并更新模型？这里的关键是，将通过添加/删除一些行来修改DataFrame，因此，如果要将其存储在模型中，则删除所有记录并重新填充模型会更容易。
DataFrame少于100行，所以我不担心可伸缩性。
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
2回答
我想区分一下序列或数组中的负号变化和正号变化。 series sign_change (desired output)
0 -2 0
1 -4 0
2 -2 0
3 1 1
4 2 0
5 8
浏览 22提问于2020-11-03得票数 1
回答已采纳
我想将一个pandas dataframe对象作为参数传递给一个芹菜任务。有什么办法可以做到这一点吗？我知道dataframe对象不是JSON可序列化的，因此根据我当前的设置不能用作参数。
浏览 7提问于2018-01-30得票数 5
回答已采纳
1回答
早上好,
我在将soap API数据放入google sheets时遇到了麻烦。当我运行Soap请求时，我获得了如图所示的数据。输出数据
然后我尝试用不同的方法将这些数据放到google sheets中，不幸的是到目前为止还没有解决方案。我尝试过的解决方案是提取数据，将其设置在不同的文件中，然后将该文件推送到google sheets中。
我目前的解决方案是在熊猫数据框中设置output_data，然后像这样推送，这是当前的代码，但似乎也不起作用。我将只省略使用API进行身份验证的凭据。
def pandas_to_sheets(pandas_df, sheet, clear = True):
浏览 1提问于2020-09-15得票数 1
我在我的代码中使用df.append()来附加跨dataframe列的百分比变化。随着df.append()在熊猫1.4中贬值，我试图使用pd.concat，但我无法复制产量。
我现在拥有的是：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo",
"bar", "bar",
浏览 3提问于2022-01-23得票数 5
回答已采纳
2回答
我在pandas dataframe列中有字符串数据。我需要将其转换为可解析的json字符串或dict类型，以便读取/提取其中的值。 模拟/示例DataFrame： df = pd.DataFrame({'col1': [6010, 6015, 6020, 6025],
'json_col': ["{'Id': '060',
'Date': '20210908',
浏览 157提问于2021-09-13得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将数据从Draftkings Sportsbook加载到Pandas Dataframe中。不幸的是，在我的尝试中，我只能获得列表的最后一行来填充到Dataframe中。对于如何让它工作，有什么建议吗？
这是我到目前为止所知道的：
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import json_normalize
from functools import reduce
def parse_data(jsonData):
results_df = pd.DataFrame()
浏览 9提问于2021-05-19得票数 1
我正在尝试抓取精灵宝可梦API并为所有精灵宝可梦创建一个数据集。所以我写了一个函数，看起来像这样： import requests
import json
import pandas as pd
def poke_scrape(x, y):
'''
A function that takes in a range of pokemon (based on pokedex ID) and returns
a pandas dataframe with information related to the pokemon using the P
浏览 31提问于2021-03-16得票数 0
我试图将我的数据转换为一个行和一个单元格，用于每个总结X度量比较。我试着转这个，但找不出一个合理的索引栏。
这是我目前的输出。
有人知道如何实现我的预期产出吗？
复制：
import pandas as pd
pd.DataFrame({'summary': {0: 'mean',
1: 'stddev',
2: 'mean',
3: 'stddev',
4: 'mean',
5: 'stddev'},
'metric':
浏览 3提问于2021-11-29得票数 0
回答已采纳
我是数据科学的新手，目前在Jupyter笔记本上使用Pandas库。对不起，我的英语很差。
A,1,5,9
B,2,6,3
A,3,7,2
B,4,8,1
如何对上述CSV值进行分组，并在创建DataFrame后添加内容？我想要这样的输出。
A B
0 4 6
1 12 14
2 11 4
提前感谢:)
浏览 0提问于2020-05-31得票数 0
4回答
我有一个numpy数组，我想把它转换成一个dataframe。
import numpy as np
import pandas as pd
nparray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
如何将其转换为数据，其中数据将如下所示：
col1 col2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
回答已采纳
我想使用scipy库中的csr_matrix将DataFrame转换为稀疏矩阵，但首先我必须将其转换为SparseDataFrame。在以前的pandas版本中，我使用pd.SparseDataFrame(df).to_coo()来实现这些目的，但是自从pandas 1.0.0之后，这个方法就被弃用了。有谁知道如何使用最新的pandas api执行这样的转换。我使用了这个迁移guide，尝试了各种组合，但仍然无法达到预期的效果。当我执行以下操作时，请遵循指南 csr_matrix(pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(df).to_coo()) 我得到了这个错误
浏览 27提问于2020-08-06得票数 1
回答已采纳
我有一个网址：
这是我从url获取数据并写入excel的代码。
import pandas as pd
url = "https://api.kite.trade/instruments"
df = pd.read_json(url)
df.to_excel("file.xlsx")
print("Program executed successfully")
但是，当我运行这个程序时，我得到了像this_一样的错误
AttributeError: partially initialized module 'pandas' ha
浏览 9提问于2021-04-16得票数 0
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