json文件也是一个文本文件，就可以直接使用read()和write()方法去操作文件，只是使用这两个方法不方便，所以对json文件有自己独特的读取和写入的方法.
常用在 做测试的时候，将测试数据定义为json文件格式，使用代码读取json文件，即读取测试数据，进行传参(参数化)
转载
2023-07-04 18:23:55
144阅读
一、引言在当今大数据时代，JSON（JavaScript Object Notation）已成为数据交换的标准格式之一。Pandas作为Python中强大的数据处理库，提供了便捷的方式来处理JSON数据。本文将通过一个实战案例，详细介绍如何使用Pandas处理JSON数据，包括数据的读取、清洗、转换和分析。旨在帮助新手朋友们快速掌握Pandas在JSON数据处理中的应用。二、案例背景假设我们是一家
原创
精选
2024-05-17 10:12:44
274阅读
# Python处理数据案例
数据处理是数据科学中的一个重要环节，而Python作为一门强大的编程语言，提供了丰富的工具和库供我们进行数据处理。本文将通过一个案例来介绍如何使用Python处理数据，并展示一些常用的数据处理方法和技巧。
## 案例背景
假设我们有一个关于某个电商平台用户购买记录的数据集，包含用户ID、购买金额和购买时间等字段。我们希望对这些数据进行分析，找出购买金额最高的用户
原创
2023-12-25 05:18:08
46阅读
大致思路：将数据通过list、tuple、dict拼接起来，然后通过json.dump()进行转换第一步：分别拼接为字符串第二步：将字符串转化为list第三歩：将两个list合并为dict第四步：将dict转换为接送数据如： import json keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] dictionary = dict...
原创
2021-05-12 20:17:54
658阅读
Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads()import jsondata={“name”:“sunxiaomin”,“sex”:“男”,“年龄”:“26”}#将python字典类型变成json数据格式json_str=json.dumps(data)print(json_str)...
原创
2022-03-01 10:24:56
1428阅读
Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads()import jsondata={“name”:“sunxiaomin”,“sex”:“男”,“年龄”:“26”}#将python字典类型变成json数据格式json_str=json.dumps(data)print(json_str)...
原创
2021-06-10 17:30:16
181阅读
Python的json库用于处理JSON（JavaScript Object Notation）数据格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时
文章目录一、背景1.序列化1.1 json.dump()1.2 to_json()1.3json.dumps()2.反序列化2.1 json.load()2.2 read_json()2.3 json.loads() 一、背景json格式是一种轻量级的数据交换格式，结构上为键值对的形式，常见于爬虫和数据分析应用领域。Python中有json和pickle两个库可以处理json格式。 json和p
转载
2023-06-10 23:28:38
107阅读
分享一下电子版本的下载地址：git@github.com:hashmapybx/learn_python.git 这里可以下载到对应的pdf版本。下面开始numpy的学习： # coding: utf-8
# In[10]:
import numpy as nparr1 = np.array([[[1,2,3], [3,4,5]], [[5,6,7], [7,8,9]]])
pri
转载
2023-11-18 19:55:53
50阅读
本篇文章给大家带来的内容是关于python如何读写json数据（代码），有一定的价值，有需要的朋友可以一下，希望对你有所帮助。json使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。使用json函数需要导入json模块json.dumps将 Python 对象编码成 JSO
转载
2023-09-11 17:03:44
205阅读
处理Json import json
user_info = '''
{"xiaohei":"123456","xiaobai":"456789"}
'''
# json 里一定要是双引号 不能是单引号
user_dic = json.loads(user_info) # 把json串（字符串）转成字典
# load操作字符串，load操作文件
f = open('stu.json
转载
2023-07-29 17:15:45
140阅读
# Python 数据预处理案例
在数据科学的工作流程中，数据预处理是一个至关重要的步骤，它直接影响到后续模型的表现。在这篇文章中，我们将讨论数据预处理的基本概念，并通过一个具体的案例来演示如何使用Python进行数据预处理。我们将涉及数据清洗、数据变换和数据可视化等多项内容。
## 数据预处理的重要性
数据预处理主要包括以下几个方面：
1. **数据清洗**：处理缺失值、噪声和异常值。
区别： 1.可读性方面：基本相同，Xml的可读性较好些； 2.可扩展性方面：都有较好的扩展性； 3.编码难度方面：json的编码较容易些； 4.解码难度：json的解码难度基本为0，xml需要考虑子节点和父节点； 5.数据体积方面：json相对于xml来讲，数据体积小，传递的速度会快些； 6.数据交互方面：json与JavaScript的交互更加方便，更容易解析处理，交互也会更好；
转载
2023-07-03 15:33:25
0阅读
安装requestspip install --user requests代码：import requestsimport pygalfrom pygal.style import LightColorizedStyle as LCS,LightenStyle as LSgit_url='https://api.github./search/repositories?q=lan...
原创
2022-01-11 15:56:07
596阅读
题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
转载
2023-07-07 13:45:39
205阅读
6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
转载
2023-09-12 15:19:41
65阅读
操作系统：Windows Python：3.5 在做数据分析的时候，我们会通过爬虫或者数据库里得到一批原始数据的。这个上节说过的，但是对于这些数据需要做一个数据清洗，去除异常值，缺失值等，确保数据的准确性和后续生成的模型的正确性。 这节就讲解数据预处理。缺失值处理： 处理方法大致三种： 1，删除记录 2，数据插补 3，不处理 如果简单删除数据达到既定的目的，这是最有效的，但是这个方法很大局限性，容
转载
2023-09-28 14:01:14
152阅读
JSON （JavaScript Object Notation）一种简单的数据格式，比xml更轻巧。 JSON 是 JavaScript 原生格式，这意味着在 JavaScript 中处理 JSON 数据不需要任何特殊的 API 或工具包。JSON的规则很简单： 对象是一个无序的“‘名称/值’对”集合。一个对象以“{”（左括号）开始，“}”（右括
转载
2024-08-01 15:07:12
263阅读
本文记录了使用GDAL库读取遥感数据的代码，封装成了函数方便读写，只需要输入影像文件路径即可。并记录了使用numpy的计算过程的示例代码。 文章目录一、环境配置二、函数详解三、读影像四、写影像五、应用示例 一、环境配置import os
import numpy as np
from osgeo import gdal二、函数详解1，GetGeoTransform()GetGeoTransform
转载
2023-08-09 19:07:07
465阅读
# 数据挖掘 数据预处理python案例
数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和处理，从中发现潜在的、有用的信息和模式的过程。而数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它涉及到对原始数据进行清洗、集成、转换和规范化等操作，以便于后续的分析和挖掘。
本文将介绍使用Python进行数据预处理的一些常见操作，并给出相应的代码示例。
## 数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理，去除其中的异常值、缺
原创
2023-08-22 06:51:09
131阅读
