模型出错了，请稍后重试~
数据库结构及内容如下： PHP处理 <?...php // 链接数据库 require_once('conn.php'); // 头部声明为json header("Content-type:application/json"); try {...$stmt = $conn->prepare($sql); $stmt->execute(); $res = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC); // 转json...输出 echo json_encode($res, JSON_UNESCAPED_UNICODE); } catch (PDOException $e) { echo $e->getMessage...(); } 输出的结果 [ { "id": "1", "navname": "岳泽以", "navlink": "https://www.yuezeyi.com/",
value", value); columnList.add(columnMap); resultMap.put("column", columnList); String json...= JsonUtil.toJson(resultMap).toString(); bw.write(json); columnList.clear(); } }
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在与服务器交互的时候，我们往往会使用json字符串，今天的例子是java对象转化为字符串， 代码如下 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
写入到 Excel：使用 pandas 库将提取的数据保存到 Excel 文件。...)注2：如果 JSON 中存在嵌套结构，可以使用键路径提取字段。..."# 读取 Excel 文件到 Pandas DataFramedf = pd.read_excel(excel_file)# 将 DataFrame 转换为 JSON 格式并保存到文件df.to_json...(): • 读取 Excel 文件并将其加载到 Pandas 的 DataFrame 中。...• indent=4: 使 JSON 格式化易读。JSON 文件输出 • 转换后的 JSON 数据直接保存到文件中。
JSON对象列表 采用[]将JSON对象括起来，形成一个JSON对象的列表，JSON对象中同样会有多层{}，也会有[]出现，形成嵌套列表 这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...如果设置max_level=1，则输出结果为下图所示，contacts部分的数据汇集成了一列 如果设置max_level=2，则输出结果为下图所示，contacts 下的email部分的数据汇集成了一列...使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中，可以注意到输出结果的具有多层key的数据列标题是采用.对多层key进行分隔的，可以为sep赋值以更改分隔符。...为嵌套列表数据和元数据添加前缀 在3例的输出结果中，各列名均无前缀，例如name这一列不知是元数据解析得到的数据，还是通过student嵌套列表的的出的数据，因此为record_prefix和meta_prefix...为嵌套列表数据添加students->前缀，为元数据添加meta->前缀，将嵌套key之间的分隔符修改为->，输出结果为： 7.
JSON对象列表 采用[]将JSON对象括起来，形成一个JSON对象的列表，JSON对象中同样会有多层{}，也会有[]出现，形成嵌套列表 这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...|未解析的Json对象，也可以是Json列表对象 |record_path|列表或字符串，如果Json对象中的嵌套列表未在此设置，则完成解析后会直接将其整个列表存储到一列中展示 |meta|Json对象中的键...使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中，可以注意到输出结果的具有多层key的数据列标题是采用.对多层key进行分隔的，可以为sep赋值以更改分隔符。...为嵌套列表数据和元数据添加前缀 在3例的输出结果中，各列名均无前缀，例如name这一列不知是元数据解析得到的数据，还是通过student嵌套列表的的出的数据，因此为record_prefix和meta_prefix...为嵌套列表数据添加students->前缀，为元数据添加meta->前缀，将嵌套key之间的分隔符修改为->，输出结果为： 7.
将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...)函数解析嵌套的JSON数据：df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中，data是包含嵌套JSON数据的Python对象，nested_key是要解析的嵌套键...将JSON数据转换为DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是转换后的Pandas DataFrame对象，其中包含从API获取的JSON数据。...) # 将列的数据类型转换为整数重命名列：df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 将列名从"old_name"改为"new_name"通过这些操作
('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one'，...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
（一种统计分析软件数据格式） read_sql：读取sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个...dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合...转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名...str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop:...: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率
pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99返回的json数据：{"errno": 0,"msg": "success","data": {"total": 36,"pageNo": 1...pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法:GET状态代码:200 OK获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"plugins..."键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ；保存Excel文件；注意：每一步都输出信息到屏幕；...每爬取1页数据后暂停5-9秒；需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用。...源代码：import requestsimport pandas as pdimport timeimport json# 请求URLurl = "https://agents.baidu.com/lingjing
pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99 返回的json数据：{ "errno": 0, "msg": "success", "data": { "total": 36, "pageNo...pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法: GET 状态代码: 200 OK 获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据； 获取json数据中"data"键的值，然后获取其中..."plugins"键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ； 保存Excel文件； 注意：每一步都输出信息到屏幕...； 每爬取1页数据后暂停5-9秒； 需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串； 在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用...源代码： import requests import pandas as pd import time import json # 请求URL url = "https://agents.baidu.com
中处理JSON格式的模块有json和pickle两个 json模块和pickle都提供了四个方法：dumps, dump, loads, load序列化：将python的数据转换为json格式的字符串反序列化...json.loads()：是将json格式的字符串(str)转换为字典类型(dict)的数据json.dumps()：返回来，是将字典类型(dict)的数据转换成json格式的字符串json.load(...)：用于读取json格式的文件，将文件中的数据转换为字典类型(dict)json.dump()：主要用于存入json格式的文件，将字典类型转换为json形式的字符串 了解这些就好。...嵌套 输出 展平操作 https://pandas.pydata.org/docs/ 推荐pandas，自己研究吧。...这是简单的输出，具体的看文档: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide 组委会为了降低难度，没有进行嵌套，就是很正常的格式
那在数据仓库中，通过分层、归类、建模会计算出一系列的指标，而标签则可以利用pandas将指标转化为对应的标签。...) # 主要是找出 不正常的数据 脏数据， 如果数据质量不错，这里就不会执行 # 将数据框中列为 key 且数值等于 num_null[key] 的值替换为 98。...df中last_trans_mon_dur这一列，同时转换为将数据类型转换为 int64 return df# 创建测试数据data = { 'name': ['张三', '李四', '王五...Python 对象 字典值 print(cat_dict)运行结果{'curr_hold_amt_mom': -2, 'curr_hold_amt_yoy': -2}五、pandas横表转竖表最后这段代码的主要作用是将数据从横表转换为竖表...这只是Pandas在数据处理中的一个简单应用场景，而Pandas在Python数据分析和数据科学领域的功能远不止于此。
工具不复杂，使用简单，但能满足几乎所有excel转json的要求了，包括多层嵌套，每一层定制为列表或者字典的输出格式，复杂单元格的定制。...有主从关系则从表名称作为主表的项，从表数据根据配置输出到该项中(从表为obj类型除外) 表格主从关系配置 主表名称为正常表名，作为最后输出的表名 从表名格式为 从表名~主表名 从表中需要配置对应主表主键的列...，表头以开头，可以仅为 可对表名加上修饰符进行输出限定，格式为 表名#修饰符，修饰符可以为： obj：该表的每一项作为单独的对象输出，如果是从表则直接单独将每一条数据作为子项目添加到上级表单中 dic...：该表以字典的形式输出，每条数据的主键作为字典每一项的key，如果是从表则根据依赖的主表主键合并为字典并以输出到对应主表中 不加限定或其他限定则均默认为列表输出，如果是从表则根据依赖的主表主键合并为列表并以输出到对应主表中...则该列不会被读取 主键以*开头，没有主键则默认除映射主表列以外的第一列为主键列 数据类型会自动识别，也可在列名后面可以跟修饰符进行限定，格式为 键名#修饰符 修饰符可以为： int ： 如果是数值类型则强制转换为整形
跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！..."b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表
() 将python中的对象转化成json储存到文件中 json.load() 将文件中的json的格式转化成python对象提取出来 笔记：两个和load相关的方法只是多了一步和文件相关的操作。...pandas处理json数据 下面介绍pandas库对json数据的处理： read_json：从json文件中读取数据 to_json：将pandas中的数据写入到json文件中 json_normalize...pandas中的json_normalize()函数能够将字典或列表转成表格，使用之前先进行导入： from pandas.io.json import json_normalize 通过官网和一个实际的例子来同时进行学习...2、如果加入max_level参数则会显示不同的效果： 若max_level=0，则嵌套的字典会当做整体，显示在数据框中 ?...若max_level=1，则嵌套的字典会被拆解，里面的键会被单独出来： ? 3、读取层级嵌套中的部分内容： ? 4、读取全部内容 ?
本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...上面的例子是一个非常简单的json，它的结构很容易理解。但通常我们拿到的json数据会嵌套很多层，而且内容也非常多，看得人头晕眼花。这时候就需要一些工具来辅助我们进行分析。...={}: df=json_to_columns(df,i) #调用上面的函数 return df ### 处理值类型为list的列，转换为dict def list_parse(df): for i in...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
slug=finance&page=3 动态网站，返回json数据： { "pageProps": { "gpts": [ { "name": "Finance Consultant", "description...slug=finance&page={pagenumber} 请求方法: GET 状态代码: 200 OK {pagenumber}的值从1开始，以1递增，到10结束； 获取网页的响应，这是一个嵌套的json...数据； 获取json数据中"gpts"键的值，这是一个json数据； 提取每个json数据中所有键的名称，写入Excel文件的表头，所有键对应的值，写入Excel文件的数据列； 保存Excel文件； 注意...：每一步都输出信息到屏幕； 每爬取1页数据后暂停5-9秒； 需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串； 在较新的Pandas版本中...import pandas as pd import time import random # 设置请求头 headers = { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding"
写入 JSON 可以将 Series 或 DataFrame 转��为有效的 JSON 字符串。使用 to_json 和可选参数： path_or_buf : 要写入输出的路径名或缓冲区。...（DataFrame的默认值）将数据序列化为嵌套的 JSON 对象，其中列标签充当主要索引： In [237]: dfjo.to_json(orient="columns") Out[237]: '{"...这对于具有前导零的数值文本数据非常有用。默认情况下，数值列会转换为数值类型，前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串。...例如，考虑芝加哥“L”列车的稍微嵌套的结构，其中 station 和 rides 元素将数据封装在各自的部分中。...使用下面的 XSLT，lxml 可以将原始的嵌套文档转换为更扁平的输出（如下所示，仅用于演示），以便更容易解析为 DataFrame： In [405]: xml = """<?
slug=finance&page=3动态网站，返回json数据：{"pageProps": {"gpts": [{"name": "Finance Consultant","description":...slug=finance&page={pagenumber}请求方法:GET状态代码:200 OK{pagenumber}的值从1开始，以1递增，到10结束；获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；...获取json数据中"gpts"键的值，这是一个json数据；提取每个json数据中所有键的名称，写入Excel文件的表头，所有键对应的值，写入Excel文件的数据列；保存Excel文件；注意：每一步都输出信息到屏幕...；每爬取1页数据后暂停5-9秒；需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用...KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36X-Nextjs-Data:1源代码：import requestsimport jsonimport pandas
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