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  • 2020-06-12 05:24:10

    本教程说明了使用Python编程语言处理JSON数据有多么容易。

    在开始本主题之前,让我们简要定义JSON的含义。 让我们看看JSON的主要网站如何定义它:

    JSON (JavaScript对象表示法)是一种轻量级的数据交换格式。 人类易于阅读和书写。 机器很容易解析和生成。 它基于JavaScript编程语言标准ECMA-262第三版-1999年12月)的子集。 JSON是一种完全独立于语言的文本格式,但是使用C语言家族的程序员所熟悉的约定,包括C,C ++,C#,Java,JavaScript,Perl,Python等。 这些属性使JSON成为理想的数据交换语言。

    因此,JSON是在JavaScript中创建和存储数据结构的简单方法。 之所以看到JavaScript的首字母缩写词,是因为在使用JSON存储数据时会创建一个JavaScript对象。 但是,不用担心,您不需要了解JavaScript即可使用JSON文件,而是与JSON语法(格式)本身有关。

    简而言之,JSON是我们存储和交换数据的一种方式,这是通过其语法实现的,并在许多Web应用程序中使用。 JSON的好处是它具有人类可读的格式,这可能是在数据传输中使用它的原因之一,此外,它在使用API时也很有效。

    JSON格式的数据的示例如下:

    {"name": "Frank", "age": 39,
     "isEmployed": true}

    在本教程中,我将向您展示如何使用Python处理JSON文件。 所以,让我们开始吧!

    Python和JSON

    Python使处理JSON文件变得简单。 用于此目的的模块是json模块。 该模块应该包含(内置)在您的Python安装中,因此,您不需要像在处理PDFExcel文件时那样安装任何外部模块。 要使用此模块,您唯一需要的就是导入它:

    import json

    但是, json库做什么? 该库主要从文件或字符串解析JSON。 它还将JSON解析为Python中的字典或列表,反之亦然,这会将Python字典或列表转换为JSON字符串。

    JSON至Python

    读取JSON意味着将JSON转换为Python值(对象)。 如上所述, json库将JSON解析为Python中的字典或列表。 为此,我们使用loads()函数(从字符串加载),如下所示:

    import json
    jsonData = '{"name": "Frank", "age": 39}'
    jsonToPython = json.loads(jsonData)

    如果要查看输出,请执行print jsonToPython ,在这种情况下,您将获得以下输出:

    {u'age': 39, u'name': u'Frank'}

    也就是说,数据以Python字典(JSON对象数据结构)的形式返回。 那么,语句print jsonToPython['name']返回任何输出? 继续尝试一下。

    Python到JSON

    在上一节中,我们看到了如何将JSON转换为Python值(即Dictionary)。 在本节中,我将向您展示如何将Python值转换(编码)为JSON。

    假设我们在Python中具有以下Dictionary:

    import json
    pythonDictionary = {'name':'Bob', 'age':44, 'isEmployed':True}
    dictionaryToJson = json.dumps(pythonDictionary)

    如果print dictionaryToJson ,则将获得以下JSON数据:

    {"age": 44, "isEmployed": true, "name": "Bob"}

    因此,此输出被视为对象(字典)的数据表示。 方法dumps()是执行此操作的关键。

    重要的是,JSON不能存储所有类型的Python对象,而只能存储以下类型: 字典; 布尔值; 数字; 字符串; 和没有。 因此,需要转换任何其他类型才能存储在JSON中。

    假设我们有以下课程

    class Employee(object):
        def __init__(self, name):
            self.name = name

    假设我们创建了一个新的对象abder ,如下所示:

    abder = Employee('Abder')

    如果我们想将此对象转换为JSON怎么办? 那是json.dumps(abder)吗? 在这种情况下,您将收到类似于以下内容的错误:

    Traceback (most recent call last):
      File "test.py", line 8, in <module>
        abderJson = json.dumps(abder)
      File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.py", line 243, in dumps
        return _default_encoder.encode(obj)
      File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/encoder.py", line 207, in encode
        chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
      File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/encoder.py", line 270, in iterencode
        return _iterencode(o, 0)
      File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/encoder.py", line 184, in default
        raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
    TypeError: <__main__.Employee object at 0x10e74b750> is not JSON serializable

    但是,有解决方法吗? 幸运的是。 我喜欢Python Tips网站上描述的解决方法。 为了解决此问题,我们可以定义类似于以下内容的方法:

    def jsonDefault(object):
        return object.__dict__

    然后将对象编码为JSON,如下所示:

    jsonAbder = json.dumps(abder, default=jsonDefault)

    如果print jsonAbder ,应该得到以下输出:

    {"name": "Abder"}

    现在,我们已经将Python对象( abder )编码为JSON。

    结论

    从本教程中,我们可以一次又一次地注意到Python不仅证明了它可以与不同的应用程序一起工作的能力,而且还证明了它在与应用程序一起工作时可以灵活地处理不同问题,如我们在本教程的最后一部分中所看到的。

    如果您想进一步了解json模块,可以访问文档页面

    我们已经建立了完整的指南,可以帮助您学习JavaScript ,无论您是刚开始作为Web开发人员还是想探索更高级的主题。

    无论您是刚刚起步还是想学习新技能的经验丰富的程序员,都可以通过我们完整的python教程指南学习Python。

    翻译自: https://code.tutsplus.com/tutorials/how-to-work-with-json-data-using-python--cms-25758

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  • Python处理Excel数据的方法

    千次阅读 2022-02-17 00:23:03
    当Excel中有大量需要进行处理数据时,使用Python不失为一种便捷易学的方法。接下来,本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据


    当Excel中有大量需要进行处理的数据时,使用Python不失为一种便捷易学的方法。接下来,本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。

    Excel处理经常用于数据可视化,那么如何利用提取到的Excel数据绘图呢?

    本文搭配Python绘图 \ 数据可视化一起使用效果更佳。

    电子表格格式

    我们在日常工作中常常见到各种后缀的电子表格,例如最常见的xlsx以及较为常见的csv、xls等格式的表格。同样是电子表格,它们之间有什么区别吗?

    xls为Excel早期表格格式。

    xls格式是Excel2003版本及其以前版本所生成的文件格式。 其最大的特点就是:仅有65536行、256列。因此规模过大的数据不可以使用xls格式读写。

    xlsx为Excel2007及其之后的表格格式,也是现在Excel表格的主流格式。

    与xls相比,它可以存储1048576行、16384列数据,存储相同数据,xlsx格式要比xls格式文件要小得很多。

    CSV为逗号分隔值文件。

    CSV逗号分隔值文件格式,其以纯文本形式存储表格数据(数字和文本),可以用Excel软件打开。

    xlrd模块既可读取xls文件也可读取xlsx文件;xlwt只可写xlsx文件;openpyxl可以读写xlsx文件;pandas可以同时读写xls、xlsx文件。

    1.使用 xlrd 来处理;

    xlrd命令

    import xlrd
    book = xlrd.open_workbook('excelFile.xlsx')  # 获取工作簿对象
    names = book.sheet_names()  # 获取所有工作表名称结果为列表
    
    mySheets = book.sheets()                 # 获取工作表list。
    sheet = mySheets[0]                    # 通过索引顺序获取。
    sheet = book.sheet_by_index(0)         # 通过索引顺序获取。
    sheet = book.sheet_by_name(u'Sheet1')  # 通过名称获取 u表示后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,以防乱码
    
    # 获取行数和列数
    nrows = sheet.nrows
    ncols = sheet.ncols
    
    # 获取一行和一列
    row = sheet.row_values(i)               # i是行数,从0开始计数,返回list对象。
    col = sheet.col_values(i)               # i是列数,从0开始计数,返回list对象。
    
    # 读取单元格数据
    cell = sheet.cell_value(i, j)      # 直接获取单元格数据,i是行数,j是列数,行数和列数都是从0开始计数。
    cell = sheet.cell(i,j).value    
    

    示例1:Python读取Excel文件特定数据

    import xlrd
    data = xlrd.open_workbook('excelFile.xlsx') # 打开xlsx文件
    table = data.sheets()[0] # 打开第一张表
    nrows = table.nrows # 获取表的行数
    
    # 循环逐行输出
    for i in range(nrows):
       if i == 0: # 跳过第一行
           continue
       print(table.row_values(i)[:5]) # 取前五列数据
    

    示例2:Python读取Excel文件所有数据

    import xlrd
    
    workbook = xlrd.open_workbook('excelFile.xlsx')  # 打开一个xlsx文件
    worksheets = workbook.sheet_names()  # 抓取所有sheet页的名称
    print('worksheets is %s' %worksheets)
    worksheet1 = workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')  # 如果存在sheet1文件则定位到sheet1
    
    
    """
    #遍历所有sheet对象
    for worksheet_name in worksheets:
    	worksheet = workbook.sheet_by_name(worksheet_name)
    """
    
    # 遍历sheet1中所有行row
    num_rows = worksheet1.nrows
    for curr_row in range(num_rows):
        row = worksheet1.row_values(curr_row)
        print('row%s is %s' %(curr_row,row))
    
    # 遍历sheet1中所有列col
    num_cols = worksheet1.ncols
    for curr_col in range(num_cols):
    	col = worksheet1.col_values(curr_col)
            print('col%s is %s' %(curr_col,col))
    
    # 遍历sheet1中所有单元格cell
    for rown in range(num_rows):
    	for coln in range(num_cols):
    		cell = worksheet1.cell_value(rown,coln)
    		print(cell)
    

    2.使用 xlwt 来处理;

    使用xlwt模块写入Excel文件

    xlwt模块只能写xls文件,不能写xlsx文件(写xlsx程序不会报错,但最后文件无法直接打开,会报错)。

    默认保存在py文件相同路径下,如果该路径下有相同文件,会被新创建的文件覆盖。

    import xlwt
    
    myWorkbook = xlwt.Workbook()  # 创建Excel工作薄 若要写入中文则添加参数encoding = 'utf-8'
    
    sheet = myWorkbook.add_sheet('New_Sheet')  # 创建Excel工作表
    
    ##sheet.write(m,n,'内容1') # 向单元格写入内容
    myStyle = xlwt.easyxf('font: name Times New Roman, color-index red, bold on', num_format_str='#,##0.00')   # 数据格式
    sheet.write(1, 1, 2022, myStyle)
    sheet.write(2, 0, 1)                          # 写入A3,数值等于1
    sheet.write(2, 1, 1)                          # 写入B3,数值等于1
    sheet.write(2, 2, xlwt.Formula("A3+B3"))      # 写入C3,数值等于2(A3+B3),xlwt支持写入公式
    
    # 保存
    myWorkbook.save('excelFile.xls')
    

    示例:新建excel文件并写入数据

    import xlwt
    # 创建workbook和sheet对象
    workbook = xlwt.Workbook() # 注意Workbook的开头W要大写
    sheet1 = workbook.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)
    sheet2 = workbook.add_sheet('sheet2',cell_overwrite_ok=True)
    
    # 向sheet页中写入数据
    sheet1.write(0,0,'sheet1')
    sheet1.write(0,1,'sheet1_content')
    sheet2.write(0,0,'sheet2')
    sheet2.write(1,2,'sheet2_content')
    
    # 保存该excel文件,有同名文件时直接覆盖
    workbook.save('test.xls')
    print('创建excel文件完成!')
    

    3.使用 openpyxl 来处理;

    openpyxl可以对excel文件进行读写操作

    openpyxl模块可实现对excel文件的读、写和修改,只能处理xlsx文件,不能处理xls文件。

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl import load_workbook
    from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
    
    wb = load_workbook(u"成绩单.xlsx")
    
    sheetnames = wb.sheetnames # 获得表单名字 
    print(sheetnames)
    
    title = sheet1.title  # 获取工作表名称
    rows = sheet1.max_row  # 获取工作表行数
    cols = sheet1.max_column  # 获取工作表列数
    
    sheet = wb[sheetnames[0]]
    print(sheet.cell(row=3,column=3).value)
    
    sheet['A1'] = 'grade'
    wb.save(u"成绩单_new.xlsx")  # 修改元素值并另存为xlsx文件
    
    sheet = wb.active  # 获取活动表
    print(sheet)
    print(sheet.dimensions)     # 获取表格的尺寸大小
    
    cell1 = sheet['B7']         # 获取B7单元格的数据
    print(cell1.value)  # cell1.value获取单元格B7中的值
    
    print(sheet['a2'].value)   # 使用excel单元格的表示法,字母不区分大小写 获取第2行第1列的数据
    
    print(cell.value, cell.row, cell.column, cell.coordinate)  # 获取某个格子的行数、列数以及坐标
    
    cell = sheet['A1:A5']  # 使用sheet['A1:A5']获取A1到A5的数据
    ##print(cell)
    # 打印A1到A5的数据
    for i in cell:
        for j in i:
            print(j.value)
    
    # openpyxl读取excel文件
    
    book = openpyxl.Workbook()  # 创建工作簿 如果写入中文为乱码,可添加参数encoding = 'utf-8'
    sheet = book.create_sheet('Sheet_name',0)  # 创建工作表,0表示创建的工作表在工作薄最前面
    sheet.cell(m,n,'content1')  # 向单元格写入内容:
    book.save('excelFile')  # 保存工作簿,默认保存在py文件相同路径下,如果该路径下有相同文件,会被新创建的文件覆盖。
    
    # openpyxl修改excel文件
    
    sheet.insert_rows(m)和sheet.insert_cols(n)分别表示在第m行、第n列前面插入行、列
    sheet.delete_rows(m)和sheet.delete_cols(n)分别表示删除第m行、第n列
    修改单元格内容:sheet.cell(m,n) = '内容1'或者sheet['B3'] = '内容2' 
    在最后追加行:sheet.append(可迭代对象)
    

    4.使用Pandas库来处理excel数据

    Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

    import pandas as pd
    
    mydata = {
      'sites': ["SZ", "BJ", "SS"],
      'number': [1, 2, 3]
    }
    
    myvar = pd.DataFrame(mydata)
    print(myvar)
    
    '''
    output:
      sites  number
    0    SZ       1
    1    BJ       2
    2    SS       3
    '''
    
    import pandas as pd
    
    file_path = r'example.xlsx'
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name = "test") # sheet_name不指定时默认返回全表数据
    
    print(df)  # 打印表数据,如果数据太多,会略去中间部分
    
    print(df.head())  # 打印头部数据,仅查看数据示例时常用
    
    print(df.columns)  # 打印列标题
    
    print(df.index)  # 打印行
    
    print(df["ave"])   # 打印指定列
    
    # 描述数据
    print(df.describe())
    

    写excel

    from pandas import DataFrame
    
    data = { 'name': ['zs', 'ls', 'ww'], 'age': [11, 12, 13], 'gender': ['man', 'man', 'woman']}
    df = DataFrame(data)
    df.to_excel('new.xlsx')
    

    修改excel–以修改原Excel文件中gender列数据为例,把girl修改为female,boy修改为male:

    import pandas as pd
    from pandas import DataFrame
    
    file_path = r'test.xlsx'
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    df['gender'][df['gender'] == 'girl'] = 'female'
    df['gender'][df['gender'] == 'boy'] = 'male'
    
    print(df)
    
    DataFrame(df).to_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)
    
    df.loc[row_index] = [val1, val2, val3]  # 新增行
    df[colo_name] = None  # 新增列
    

    示例1:读取excel数据

    # 导入pandas模块
    import pandas as pd
    
    # 直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    sheet = pd.read_excel('test.xlsx')
    
    # 默认读取前5行数据
    data=sheet.head()
    print("获取到所有的值:\n{0}".format(data)) # 格式化输出
    
    # 也可以通过指定表单名来读取数据
    sheet2=pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test')
    data2=sheet2.head() # 默认读取前5行数据
    print("获取到所有的值:\n{0}".format(data2)) # 格式化输出
    

    示例2:操作Excel中的行列

    # 导入pandas模块
    import pandas as pd
    sheet=pd.read_excel('test.xlsx')  # 这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    
    # 读取制定的某一行数据:
    data=sheet.loc[0].values   # 0表示第一行 这里读取数据并不包含表头
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))
    
    # 读取指定的多行:
    data2=sheet.loc[[0,1]].values
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data2))
    
    # 获取行号输出:
    print("输出行号列表",sheet.index.values)
    
    # 获取列名输出:
    print("输出列标题",sheet.columns.values)
    

    其他

    当收到的文件既有xls,又有xlsx时,先转换为统一格式再做统计修改更方便。

    需要用到pywin32库,方法如下:

    import win32com.client as win32
    
    fname = r"C:\User\Desktop\test.xlsx"
    excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
    wb = excel.Workbooks.Open(fname)
    
    # wb.SaveAs(fname+"x", FileFormat = 51)    #FileFormat = 51 is for .xlsx extension
    wb.SaveAs(fname[:-1], FileFormat = 56)      #FileFormat = 56 is for .xls extension
    wb.Close()
    excel.Application.Quit()
    
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  • python数据处理

    千次阅读 多人点赞 2022-04-09 18:58:07
    我们需要json模块来处理json文件,和使用jieba库来分析词性,这样可以实现我们的需求。 2.1,增加停用词表 停用词表.txt,把停用词表存入stopwords,原因是:我们的目标分析json里有一些标点符号。 stopwords = ...

    一,前言

    我们现在拿到了一个十分庞大的数据集。是json文件,里面存储了将近十万个数据,现在要对其中的数据进行清洗处理。

    在这里插入图片描述

    二,python模块

    import json
    import jieba
    

    我们需要用json模块来处理json文件,和使用jieba库来分析词性,这样可以实现我们的需求。

    2.1,增加停用词表

    停用词表.txt,把停用词表存入stopwords,原因是:我们的目标分析json里有一些标点符号。

    stopwords = [line.strip() for line in open("停用词表.txt",encoding="utf-8").readlines()]
    

    基本如图所示:
    在这里插入图片描述
    a+str(b)+c这是文件名称,a+b+c=./json/poet.song.0.json b递增,实现动态取值

    with open(a+str(b)+c,'r',encoding='utf8')as fp:
    

    因为有将近500个json文件。每个文件里有好几千组数据,我现在尽力的优化代码,现在提取一次,把需要的数据存入文件里面差不多需要五分钟。

    2.2,顺序读取

    定义一个空的字符串,将json对象转换为python对象。定义一个空的list存放诗句。
    循环json_data i为里面的每一个元素。
    新的追加到list_paragraphs列表
    循环 j为里面的每一句。
    代码如图所示:
    在这里插入图片描述
    使用jieba库,分析str内容的词性【注意是名称,动词。。。。】排行输出都是俩个字是巧合,没有字数限制

    words = jieba.lcut(str_s)
    

    现在words为分析完毕的词性列表,遍历。

    排除特殊符号

    for word in words:
                if word not in stopwords:
                    if len(word) == 1:
                        continue
                    else:
                        counts[word] = counts.get(word,0) + 1
    

    出现频率加一。

    2.3,lambda函数

    使用lambda函数,sort快速排序,遍历输出频率前50的词性。

    items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
    

    之后赋值word, count。

    word, count = items[i]
        print ("{:<10}{:>7}".format(word, count))
    

    三,运行

    在这里插入图片描述

    3.1,存入文件

    f=open('towa.txt',"a",encoding='gb18030')
                f.writelines("题目:"+textxxx)
                f.writelines(word_ping)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 如何用python进行数据处理?(一)

    千次阅读 2020-12-09 18:08:52
    首先了解使用python进行数据处理常用的两个包:numpy和pandas。 numpy 最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器,它是一个通用的同构数据多维容器,即所有的元素必须是相同的类型,每个...

    首先了解使用python进行数据处理常用的两个包:numpy和pandas。

    numpy

    最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器,它是一个通用的同构数据多维容器,即所有的元素必须是相同的类型,每个数组有一个shape(表示维度大小的元组),一个dtype(说明数组数据类型的对象)。

    1.创建数组常使用的函数有:array,arange
    例如:
    array函数:
    在这里插入图片描述
    arange函数:
    在这里插入图片描述
    注意:python里面左闭右开的原则

    2.数据类型

    在这里插入图片描述
    numpy的数据类型有int/float/complex/bool/object/string

    数据类型转换使用函数:astype
    在这里插入图片描述
    另一种转换方式,在数组里面加逗号,后面输入dtpye=np.float64,如下:
    在这里插入图片描述
    3.切片

    一维数组切片,操作注意三点:中括号,左闭右开,冒号
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    二维数组切片:

    注意只有冒号表示选取整个轴
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    4.矢量化

    不用编写程序即可对数据执行批量运算,大小相等的数组之间的任何算数运算(加减乘除幂)都可以将运算应用到元素级

    例如:
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    5.随机数生成

    numpy.random对python内置函数random进行了补充,增加了高效生成多种概率分布的样本值的函数:

    常用的如:

    normal 产生正态分布的样本值

    rand 产生均匀分布的样本值

    randint 给定上下限范围内随机选取整数

    randn 产生标准正态分布的样本值

    permutation 返回一个序列的随机排列

    seed 确定随机数生成器的种子
    在这里插入图片描述
    帮助:

    numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) ,意义如下:

    参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布,

    参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。

    参数size(int 或者整数元组):输出的值赋在shape里,默认为None

    6.数组转换和轴对换

    reshape、T属性、transpose
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    以上是numpy的详细介绍,有关于pandas的详述,请留意我们明天更新的文章噢~

    了解更多分析及数据抓取可查看:
    http://cloud.yisurvey.com:9081/html/1d3e52e7-f130-4b08-8f2c-8c54d7ae676d.html ?ly=csdn
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    详细介绍了python进行数据处理的相关方法,仅作为个人学习记录。

空空如也

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如何用python处理数据不全