将R dataframe写入infogram可读JSON文件
可以通过以下步骤完成：
- 首先，确保已经安装了R语言和相关的包。可以使用以下命令安装
jsonlite包：
install.packages("jsonlite")- 加载
jsonlite包：
library(jsonlite)- 创建一个示例的R dataframe：
df <- data.frame(
Name = c("John", "Jane", "Mike"),
Age = c(25, 30, 35),
Salary = c(50000, 60000, 70000)
)- 将R dataframe转换为JSON格式：
json_data <- toJSON(df)- 将JSON数据写入文件：
write(json_data, file = "data.json")这样，R dataframe的数据就被写入了名为"data.json"的文件中。
关于infogram，它是一个在线数据可视化工具，可以帮助用户创建各种图表和信息图表。用户可以将数据以JSON格式导入infogram，并使用其提供的模板和工具进行可视化处理。
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1回答
我在一个文件夹中有许多JSON文件。它们都有相同的结构。现在我想要创建DataFrame，每个JSON文件都应该是这个DataFrame的行。
我知道如何基于单个JSON字符串创建DataFrame，但不知道如何处理多个JSON字符串：
import spark.implicits._
val jsonStr = """{ "key": 111, "value": 54, stamp: "aaa"}"""
val df = spark.read.json(Seq(jsonStr).toDS)
浏览 1提问于2018-02-02得票数 0
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1回答
我想将我的MoneyOperation对象序列化为json格式。我设法将我需要的所有数据写入外部文件，但输出中充满了特殊字符\r\n , \，我不希望它们出现在我的文件中。我还在ObjectWriter上使用了DefaultPrettyPrinter，以使序列化的数据可读。 首先，我写的值如下： getMapper().writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(obj); 然后我对它执行sysout，输出结果是： {
"monetaryAmount" : "CHF 90000",
"
浏览 40提问于2019-06-04得票数 0
我在当前文件夹中有一个名为dict_file.json的文件，其中包含空的dict内容{}。
我想打开它，这样我就可以同时读取和修改内容。也就是说，我将以dict的形式读取json文件，修改该dict并将其写回json文件。
我尝试了下面的r和r+：
import json
f = open('dict_file.json', 'r') # same output for r+
json.loads(list_file.read())
这个指纹
{}
当我尝试w+的时候
f = open('dict_file.json', 'r'
浏览 3提问于2021-12-04得票数 1
1回答
将zip文件流转换为磁盘上的文件
、、、、
我有一个节点应用程序(名为MiddleOne)，我从该应用程序访问我的另一个节点应用程序(名为BiServer)。BiServer只有一条路由，如下所示 app.get("/", (req, res) => {
const file = `./zipFiles.zip`;
return res.download(file);
}); "MiddleOne“应用程序向"BiServer”发送请求并获取文件(一个包含单个.json文件的.zip文件)，但是我无法在我的"MiddleOne“服务器上重建和保存该.zip文件。 http
浏览 7提问于2020-01-22得票数 0
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1回答
我试图用JSON文件来编写一个；这个文件最终将写入MapR JSON表中。
grp_small.toJSON.write.save("<path>")
这似乎是用snappy.parquet格式编写JSON文件。如何强迫它将其写成可读的JSON (txt格式)？
浏览 2提问于2018-03-27得票数 1
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我记忆中有一个RDD。我想使用一些任意函数对RDD进行分组，然后将每个单独的组写成一个单独的Parquet文件。
例如，如果我的RDD由表单的JSON字符串组成：
{"type":"finish","resolution":"success","csr_id": 214}
{"type":"create","resolution":"failure","csr_id": 321}
{"type":"action&
浏览 2提问于2016-02-16得票数 2
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我希望我的代码能够完成以下工作：
检查文件夹中是否有名为“分类帐”的文件。这个很管用。
如果不是，写个文件。这个很管用。
如果是，请读取文件，更新文件中的内容，并保存保持文件形状的文件。这不管用。
我尝试了下面的代码：
import glob
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from os import listdir
# DEFINE PATH, STATE SUFFIX OF FILE, AND GET NUMBER OF FILES ENDING WITH SUFFIX
path = r'l
浏览 0提问于2018-01-30得票数 0
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我有两个用户：
db，nr，ba
这三人都是dbp组的成员。
Node.js安装在/usr/bin中
如果我运行命令：
/usr/bin/node /home/db/dbb/m/i.js
然后，当我以用户"ba“的身份运行它时，它工作得很好。但是，如果我以"nr“的形式运行它，那么它就会出现错误：
Error: EACCES, permission denied './manifest.json'
dbb具有权限：drwxr-s--- db dbp manifest.json是一个文件，位于与i.js相同的文件夹中，该应用程序似乎启动并执行，直到尝试读取mani
浏览 0提问于2014-11-18得票数 2
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我正在处理一些德语文本数据。我尝试用python将一些元数据保存到JSON文件中。 以下是元数据的外观(如您可能注意到的，其中有ä、ö字符)： {'pages': ['kitchwitch.ch_posts.csv',
'Sujetbaizinbasel_posts.csv',
'Guggenmusik-Moore-Schränzer-149777592206118_posts.csv',
'zueundrichproductions_posts.csv',
'glueckshof_pos
浏览 25提问于2020-08-19得票数 0
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我有一个3.7gb的大json数据文件。Iam将将json文件加载到dataframe并删除未使用的列，而不是将其转换为csv并加载到sql。ram是40 is我的json文件结构。
{"a":"Ho Chi Minh City, Vietnam","gender":"female","t":"841675194476","id":"100012998502085","n":"Lee Mến"}
{"t":"84
浏览 9提问于2021-02-06得票数 1
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我正在编写一个Spark作业，用于从json文件中读取数据并将其写入parquet文件，以下是示例代码：
DataFrame dataFrame = new DataFrameReader(sqlContext).json(textFile);
dataFrame = dataFrame.withColumn("year", year(to_date(unix_timestamp(dataFrame.col("date"), "YYYY-MM-dd'T'hh:mm:ss.SSS").cast("timest
浏览 0提问于2016-11-25得票数 3
1回答
如何在s3中编写json文件
、、、、
import json
import requests
import datetime
import boto3
import parquet
import pyarrow
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
noaa_codes = [
'KAST',
'KBDN',
'KCVO',
'KEUG',
浏览 18提问于2020-09-01得票数 0
1回答
如果我有几个大文件JSON文件(500MB压缩，3 3GB未压缩)，有什么好的做法来处理它们？ 我试过了： combined_list = []
with gzip.open("compressed_JSON.gz", "r") as file:
for each in file:
combined_list.append(json.loads(each))
# do stuff with newly appended list (dataframe,
calculations, visualization etc) 这需要相当长的
浏览 28提问于2020-12-02得票数 0
我有以下代码(Python2.7)：
import pandas as pd
....
pd.DataFrame(response2.json())['results'].to_json('orders.json', orient='records')
这将在我的本地项目中保存一个orders.json文件。我希望文件被写到我的桶在谷歌存储，而不是我的本地机器。
是否可以直接将文件生成到存储区，或者必须在本地创建文件，然后将其上传？
我知道应该是这样：
from google.cloud import storage
storage_client
浏览 2提问于2018-07-03得票数 1
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我有一个名为.ogpr的文件格式(openGPR，一种用于地面雷达数据的死格式)，我试图读取这个文件并使用Matlab(R)将其转换成一个矩阵。
在文件的第一部分中有一个JSON头，其中解释了数据采集的特点(跟踪的数量、位置等)，在第二部分中有两个不同的数据块。第一个块包含“真实的”GPR数据，我知道它们被格式化为：
IEEE754多字节二进制数据是little-endianFloating点二进制数据，遵循IEEE754 standardInteger数据的补充编码。
我还知道每个‘片’的总字节数和相对字节数(我们有512个样本*10个通道*每个样本3971个x2字节)。此外：“雷达体积数据
浏览 7提问于2022-03-31得票数 0
1回答
我有两个CSV文件(每个大约4 4GB )，我想检查这两个文件条目之间的差异。
假设1.csv中的Row1条目与2.csv的row1不匹配，但与2.csv的第100行相同，则不会显示任何差异。
只有当两个CSV文件中没有相同的条目时，才能看到差异。限制条件是不能使用任何数据库。
我使用dask.Dataframe来输入这个文件，但我没有看到任何api或函数来找出Dask文档中的区别。
我甚至还没有找到将Dask Dataframe转换为Panda Dataframe的方法，也无法将此Dataframe转换为任何文本或CSV文件。
有没有什么解决方案可以比较这么大的文件并找出不同之处。
请找到我
浏览 1提问于2018-01-18得票数 3
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
下面是我用来将dataframe写到JSON的代码。我从齐柏林运行这段代码：
val df = Seq((2012, 8, "Batman", 9.8), (2012, 8, "Hero", 8.7), (2012, 7, "Robot", 5.5), (2011, 7, "Git", 2.0)).toDF("year", "month", "title", "rating")
df.write.json("/tmp/out.json")
我期望的是写
浏览 2提问于2016-12-02得票数 1
我正在尝试将一个JSON文件放入一个dataframe中。我的当前已被加密的代码通过以下方法创建JSON文件：
fname = 'python.json'
with open(fname, 'r') as f, open('sentiment.json', 'w') as s:
for line in f:
tweet = json.loads(line)
# Create a list with all the terms
tweet_words = tweet['text']
o
浏览 3提问于2017-01-06得票数 0
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我正在尝试从R Dataframe创建一个熊猫DataFrame。我遇到了以下错误，我不知道。
追溯(最近一次调用)：文件""，第1行，文件"/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/core/frame.py"，第291行，init PandasError('DataFrame构造函数未正确调用！‘)PandasError: DataFrame构造函数没有正确调用！
我使用的代码是：
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import r
rob
浏览 2提问于2015-09-24得票数 0
下面是我的代码：
#!/usr/bin/python
# Import modules
import pandas as pd
import requests
import numpy as np
# Set ipython's max row display
pd.set_option('display.max_row', 1000)
# Insert your CrisisNET API key
api_key = xxxxxxxxxxxxxxx
# Insert your CrisisNET request API
api_url = 'http:
浏览 0提问于2014-10-09得票数 1
我有一个JSON文件，我读熊猫和转换成一个数据。然后，我将这个文件导出为CSV，这样我就可以更容易地编辑它。完成后，我将CSV文件读取回dataframe，然后希望将它转换回JSON文件。但是，在这个过程中，大量额外的数据自动添加到我原来的字典列表( JSON文件)中。
我确信我可以破解一个修补程序，但是想知道是否有人知道如何有效地处理这个过程，这样就不会在我的原始JSON数据中添加新的数据或列了？
原始JSON (片段)：
[
{
"tag": "!= (not-equal-to operator)",
"d
浏览 4提问于2022-01-21得票数 0
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我目前在使用Apache NiFi ExecuteStreamCommand运行PYthon时遇到了问题。我有一个脚本，它读取一个csv，并将它转换成熊猫-Dataframes和JSON。由于列的命名不一致，脚本将csv文件拆分到几个DataFrames中。我的当前脚本如下：
import pandas as pd
import sys
input = sys.stdin.readlines()
#searching for subfiles and saving them to a list with files ...
appendDataFrames = []
for dataF
浏览 4提问于2021-09-02得票数 0
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下面是我的代码和json文件，如下所示
import numpy as np
import requests
import json
from datetime import datetime
r = requests.get('https://finnhub.io/api/v1/news?category=general&token=')
with open('json_response.json', 'w') as fd:
json.dump(r.json(), fd, indent=4)
with open('
浏览 0提问于2021-01-08得票数 0
我有一个数据库播种器，它将10k+条目种子发送到数据库中；当运行没有DB:transaction的代码时，如果我将其封装在DB::transaction中(比DB：：transaction快5倍以上)，会花费5分钟以上的时间执行不到1分钟的时间。性能提升从何而来？
包装：
DB::transaction(function () {
$fp = gzopen(database_path() . '/seeders/cars.json.gz', 'r');
$i = 0;
while ($json_text = fgets($fp)
浏览 1提问于2022-06-29得票数 0
回答已采纳
1回答
在Databricks中，我使用Python发出一个get请求，使用请求库，响应是一个json。
下面是get请求的一个示例：
json_data = requests.get("https://prod-noblehire-api-000001.appspot.com/job?").json()
我想将json_data变量保存为中的一个文件。我不想先把它读入Pandas/Pandas DataFrame，然后保存。
如果我将它保存到计算机上的一个本地文件夹中，我将使用以下代码：
j = json.dumps(json_data)
with open("MyJsonF
浏览 2提问于2022-09-13得票数 0
回答已采纳
3回答
我在这里和其他地方读了相当多的帖子，但我似乎找不到解决方案。我不想在网上转换它。
我想使用我找到的代码将文件转换为文件(没有嵌套，即使我将来可能需要它)
import csv
import json
f = open( 'sample.csv', 'r' )
reader = csv.DictReader( f, fieldnames = ( "id","name","lat","lng" ) )
out = json.dumps( [ row for row in reader ] )
prin
浏览 0提问于2012-10-18得票数 2
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1回答
覆盖df.to_json文件
、、、、
我正在使用Python构建一个实时的Twitter情绪分析网站。我希望将分析结果存储在json格式的文件中，作为执行的每个搜索的历史数据。如何覆盖一个文件中的所有搜索数据？数据最初临时存储在Pandas dataframe中，因此我将其转换为json中的数组。 headings = ("Tweet", "Sentimen")
data = list(zip(tweets['tweet_text'], sentiment))
df = pd.DataFrame(data, columns=['Tweet', 'Senti
浏览 26提问于2021-01-09得票数 0
1回答
我在Azure中有一个使用的PySpark。我需要将它作为JSON序列化到一个或多个文件中。这些文件最终将上传到Cosmos，因此JSON格式良好是至关重要的。
我知道如何直接连接到Cosmos来直接序列化数据，但是我需要创建JSON文件，以便稍后上传到Cosmos。
我不能给出来自实际DataFrame的数据，但是结构很复杂。每一行都有嵌入对象，其中一些有自己的嵌入对象和对象数组。
我认为问题在于如何序列化数据，而不是如何转换数据。我已经创建了这个简单的DataFrame，df，我认为它可以作为一个例子。
+---------+-------------+
|property1|
浏览 0提问于2019-08-09得票数 1
回答已采纳
我有一个JSON文件，我想从中读取并写入它，如下所示：
[
"test@example.com"
]
我想使用fetch() API向这个文件添加信息。到目前为止，我只能从这个文件中读到。
let handle = JSON.stringify(`test@example2.com`); // handle is fine irrelevant of "" or ``
const url = `../json/emails.json`; // URL is fine
const options = {
method: `POST`, // PUT
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
回答已采纳
我试图从api请求响应构建一个数据文件，但是我得到了这个错误。
url= 'https://www.reddit.com/r/Wallstreetbets/top.json?limit=10&t=year'
r= requests.get(url)
json= r.json()
message_df = pd.DataFrame(json['message'])
error_df = pd.DataFrame(json['error'])
message_df.head()
ValueError: DataFrame construct
浏览 5提问于2022-11-04得票数 1
2回答
我有一个日志文件，其中每一行都是一个日志记录，例如： {"log":{"identifier": "x", "message": {"key" : "value"}}} 我想要做的是将这个JSON集合转换成一个单独的DataFrame进行分析。示例 identifier | key
------------|-------------
x | value 到目前为止，我已经完成了以下工作 with open("../data/cleaned_log
浏览 12提问于2019-12-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试从web源加载数据并将其保存为Excel文件，但不确定如何操作。我该怎么办？ import requests
import pandas as pd
import xmltodict
url = "https://www.kstan.ua/sitemap.xml"
res = requests.get(url)
raw = xmltodict.parse(res.text)
data = [[r["loc"], r["lastmod"]] for r in raw["urlset"]["url"]
浏览 20提问于2019-03-15得票数 10
我试图使用下面提到的用于MongoDB的代码在MongoDB中保存数据，并在AWS s3中保存与JSON相同的数据。虽然s3写入工作正常，但MongoDB给了我java.lang.OutOfMemoryError，但不确定在MongoDB写入和s3中以JSON形式写入文件时，相同的数据是如何处理的。
MongoDB写
mongo_format = "com.mongodb.spark.sql.DefaultSource"
db_url = config.get("collections").get(collection)
dataframe.write.form
浏览 3提问于2022-10-09得票数 2
我想使用go制作一个注册服务器，其中用户存储在一个名为users.json的JSON文件中，格式如下：
[
{
"email": "email",
"password": "password"
},
{
"email": "email",
"password": "password"
},
...
]
现在我正在使用以下代码：
func signup(w http.
浏览 3提问于2022-08-30得票数 -3
2回答
我不是shell脚本方面的专家，当我阅读bash脚本中的一行时，我看到了以下内容：
if [[ ! -r test.json ]]
then
printf "no test.json here\n" >&2
exit 1
fi
行if [[ ! -r test.json ]]选项是做什么的？从逻辑上看，它似乎检查文件test.json是否不存在。我做了一些研究，看看shell命令中确实提供了哪些选项，但我在这里没有看到-r选项：
浏览 11提问于2021-12-21得票数 0
回答已采纳
我是一个R用户:我不使用Matlab。然而，我正在处理一个来自博德研究所的名为"hg18_with_miR_20080407.mat“的基因组文件。您可以在以下位置找到：
我尝试使用R包表格( R.matlab <- readMat("~/desktop/hg18_with_miR_20080407.mat"))，)，但它一直在加载。因此，因为我今天需要这个文件，所以我使用了朋友的计算机和Matlab。我有一个名为rg的结构<1x26835>，每个变量都有以下值：
refseq 'NM_003585'
gene
浏览 0提问于2014-10-28得票数 0
1回答
我有一个带有原始文本的.xlsx文件。我正在将文件读取到一个DataFrame中，然后尝试从其中删除符号和停止词。对于已经实现的这两个需求，我确实有一些功能，但是我经常遇到以下问题：
如果我在删除停止词之前删除符号，比如“不是”、“他们”等，请呆在dataframe.
如果我在符号之前删除停止词，比如“(”不算为秒词，而停留在dataframe上。)。
下面是移除符号的样子：
regex = r'[^\w\s]'
self.dataframe = self.dataframe.replace(regex, '', regex=True)
和停止词组移除：
sel
浏览 0提问于2020-08-07得票数 0
回答已采纳
我有一个dataframe，我想将它作为json数组写入scala中的单个文件中。
尝试1：
dataframe.coalesce(1).write.format("json").save(destDir)
输出1:每行一行，其中每一行都是json
企图2：
dataframe.toJSON.coalesce(1).write.format("json").save(destDir)
输出2:与输出1相同，但每行{value：{key2 1:value 1，key2 2:value 2，.}上出现奇怪的json。
尝试3(使用java PrintWriter编写
浏览 0提问于2018-10-24得票数 5
我试图从一个目录中读取所有JSON文件，并使用下面的代码将它们存储在中。(效果很好)
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.json("hdfs:///user/temp/backup_data/st_in_*/*/*.json",multiLine=True)
但是，当我尝试用多个文件保存DataFrame时，使用下面的代码
df.write.json("hdfs:///user/another_dir/to_save_dir/")
它不按预期存储文件，并像to_save_di
浏览 1提问于2021-01-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我从csv文件中加载了数据帧，我处理了dataframe.describe()操作，我想将结果保存为文本文件。
这是我的代码：
data = spark.read.csv("iris.csv", header=True, sep=',')
df = data.describe()
df.rdd.map(lambda r: ",".join([str(c) for c in r])).coalesce(1).saveAsTextFile('describeResult')
问题是，在处理saveAsTextfile操作时
浏览 2提问于2017-09-15得票数 0
回答已采纳
2回答
当我用
dataframe.coalesce(1).write.format('json')
无法更改分区中的文件名。
我这样写我的JSON：
dataframe.coalesce(1).write.format('json').mode('overwrite').save('path')
但是，我无法更改分区中的文件名。
我想要这样的道路：
/文件夹/my_name.json
其中'my_name.json‘是一个json文件
浏览 4提问于2019-09-30得票数 1
回答已采纳
有没有可能使用任何Python库函数将json写到没有索引值和嵌套的文件中，例如pandas.DataFrame.to_json？我的数据帧永远只有一行，解析它的系统无法处理索引值，并要求结构采用这种特定的方式。 我想要实现的目标： {"A":"D","B":"F","C":"G"} 代码示例： import pandas as pd
data = [["D", "F", "G"]]
df = pd.DataFrame(data, columns
浏览 37提问于2021-08-26得票数 0
我正在创建一个列表视图与json data.When用户是离线的，我想在列表视图中显示数据。我已经将json数据存储在android sdcard中。当用户离线时，我检索数据并将其显示在listview中。问题是，当我从目录中读取文件时，它是带有问号的show's me黑菱形，并将其存储在数组列表中。这种类型的"����t��*“我的问题是如何从数组列表中删除这种类型的字符串。谁来帮帮忙
保存数据：
public void saveMyData()
{
try {
ObjectOutput out = new ObjectOutputStream(n
浏览 3提问于2016-01-29得票数 0
我是Python的新手。如何在遍历DataFrame时写入CSV文件？
readCSV1 = pd.read_csv(r'ProductDetails1.csv')
df1 = DataFrame(readCSV1)
for index, row in df1.iterrows():
print(index, row['SKU'], row['SKU'],row['Title'],row['Cost'],row['Weight
Value'],row['Weight Unit&#
浏览 0提问于2018-10-13得票数 1
我想用我编辑过的jsonObj重写我的JSON文件。当我通过FileOutputStream将第二个参数设置为true时，我得到了一个附加到文件的输出。但是我想重写这个，我该怎么做呢？ 当我将第二个参数设置为false时，myReader为null并且我没有得到输出。 File myFile = new File(Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + filepath);
FileOutputStream out = new FileOutputStream(myFile, false);
OutputStreamW
浏览 36提问于2021-06-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下格式的一些示例json数据：
{"VM": {"0": "v1", "1": "v2", "2": "v3", "3": "v4"},
"Size in TB": {"0": "112", "1": "100", "2": "123", "3": "109"},
"state": {
浏览 3提问于2022-09-27得票数 0
3回答
我想把Python字典的列表写到文件中。但是，我需要字典(以及字典中的列表)来保持字典，也就是说，当我加载用于处理的文件时，我希望它们使用字典，而不必使用字符串。
下面是我的示例代码，它将数据写成字符串，是否有方法保留原始Python数据结构(在实际代码中，列表数据有数百个字典，每个字典可能有数百个列表作为值)。我不能简单地对数据进行筛选，原因有很多(其中之一是文件需要人类可读)。
import csv
import pandas as pd
def write_csv_file(data, iteration):
with open('%s.csv' % '
浏览 2提问于2017-12-20得票数 3
回答已采纳
假设我有两个Python脚本。一个脚本是一个web接口，它使人能够编辑配置文件。另一个脚本是根据文件中定义的配置在后台执行各种操作的脚本，它每隔几秒钟在一个循环中重新加载一次。
这种配置文件的好格式是什么？我想要的格式是人类可读的和人的编辑，同时也是易于写入和阅读无冲突。
目前，我认为json模块可能是一个很好的选择，即配置本质上是一个字典，它以明文形式保存到文件中，并从该明文文件中读取到字典中。这是一个安全的方法吗？有没有更好的方法？是否会出现问题:一个脚本试图从文件中读取，而另一个脚本正在写入该文件？应如何处理这一问题？
因此，作为一个简单的例子，这里有两个脚本。一个将配置写入JSON明文
浏览 0提问于2018-02-11得票数 0
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有相当多的R帖子有类似的主题，但他们没有提供我正在寻找的东西。
我想要的Psuedo代码(这不是R)如下：
fileConn <- file("foo.txt")
for (i in 1:hiLimit) {
# extract elements from each nested and variable json element in an R list.
# paste elements into a comma separated list
write(pastedStuff,fileConn)
}
close(fileConn)
现在，如果我跳过
浏览 14提问于2019-07-09得票数 1
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