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今
日
鸡
汤
黄金燃桂尽,壮志逐年衰。
大家好,我是皮皮。
前几天在Python白银交流群【HugoLB】问了一个Python处理json文件的问题,提问截图如下:
这里【此类生物】提示使用pandas中的read_json()函数来处理,【dcpeng】给出了代码如下图所示:
看上去好像也没啥问题,但是并不是粉丝想要的。
【dcpeng】还想到了jsonpath,另外正则表达式应该也可以做,代码如下:
- import json
- import jsonpath
-
- obj = json.load(open('EN_soccer_straight.json', 'r', encoding='utf-8'))
- follower = jsonpath.jsonpath(obj, '$..data')
- print(follower)
后来【此类生物】也给了一份代码,如下所示:
但是仍然不是他想要的,因为担心数据处理太麻烦。
如果是这样的话,需要读取后再处理下才行。
后来他自己给了一个代码,看上去没啥问题了,代码如下:
- from pandas.io.json import json_normalize
- import pandas
- import json
-
- f = open('./clean/data/EN_soccer_straight.json', 'r')
- data = json.loads(f.read())
- f.close()
-
-
- def dat(x):
- if x == None:
- return None
- else:
- return x['data']
-
-
- df = pandas.DataFrame.from_dict(
- orient='index',
- columns=['home', 'away', 'matchup_id', "-3.5", "-3.25", "-3.0", "-2.75", "-2.5", "-2.25", "-2.0", "-1.75", "-1.5",
- "-1.25", "-1.0", "-0.75", "-0.5", "-0.25", "0.0", "0.25", "0.5", "0.75", "1.0", "1.25", "1.5", "1.75",
- "2.0", "2.25", "2.5", "2.75", "3.0", "3.25", "3.5", "3.75", "4.0", "4.25"],
- data=data)
-
- for odds in ["-3.5", "-3.25", "-3.0", "-2.75", "-2.5", "-2.25", "-2.0", "-1.75", "-1.5", "-1.25", "-1.0", "-0.75",
- "-0.5", "-0.25", "0.0", "0.25", "0.5", "0.75", "1.0", "1.25", "1.5", "1.75", "2.0", "2.25", "2.5", "2.75",
- "3.0", "3.25", "3.5", "3.75", "4.0", "4.25"]:
- df[odds] = df[odds].apply(dat)
-
- print(df.head(10))
- df.to_csv('out.csv')
直接用这个代码对原始的json文件进行处理,还是会报错的,后来才知道他自己稍微改了下数据结构。
最终得到的数据如下所示:
这样看上去确实清晰了很多,接下来开站相关的数据分析工作,就可以顺利进行了。
最后补充个知识点,json.dumps()方法将字典转换为json格式的字符串;json.loads()将json格式的字符串转换为字典格式。另外,json模块也可以与文件进行交互,使用dump()方法和load()方法。
大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python列表推导式处理的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【HugoLB】提问,感谢【此类生物】、【dcpeng】、【猫药师Kelly】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路和代码解析,感谢【PI】、【dcpeng】、【冫马讠成】等人参与学习交流。
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