- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试将 JSON 文件读入 Pandas。这是一个相对较大的文件(41k 条记录),主要是文本。
{"sanders": [{"date": "February 8, 2016 Monday", "source": "Federal News
Service", "subsource": "MSNBC \"MSNBC Live\" Interview with Sen. Bernie
Sanders (I-VT), Democratic", "quotes": ["Well, it's not very progressive to
take millions of dollars from Wall Street as well.", "That's a very good
question, and I wish I could give her a definitive answer. QUOTE SHORTENED FOR
SPACE"]}, {"date": "February 7, 2016 Sunday", "source": "CBS News Transcripts", "subsource": "SHOW: CBS FACE THE NATION 10:30 AM EST", "quotes":
["Well, John -- John, I think that`s a media narrative that goes around and
around and around. I don`t accept that media narrative.", "Well, that`s what
she said about Barack Obama in 2008. "]},
我尝试过:
quotes = pd.read_json("/quotes.json")
我希望它能干净地读入,因为它是用 python 创建的文件。但是,我收到了这个错误:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-c1acfdf0dbc6> in <module>()
----> 1 quotes = pd.read_json("/Users/kate/Documents/99Antennas/Client\
Files/Fusion/data/quotes.json")
/Users/kate/venv/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.pyc in
read_json(path_or_buf, orient, typ, dtype, convert_axes, convert_dates,
keep_default_dates, numpy, precise_float, date_unit)
208 obj = FrameParser(json, orient, dtype, convert_axes,
convert_dates,
209 keep_default_dates, numpy, precise_float,
--> 210 date_unit).parse()
211
212 if typ == 'series' or obj is None:
/Users/kate/venv/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.pyc in parse(self)
276
277 else:
--> 278 self._parse_no_numpy()
279
280 if self.obj is None:
/Users/kate/venv/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/json.pyc in _
parse_no_numpy(self)
493 if orient == "columns":
494 self.obj = DataFrame(
--> 495 loads(json, precise_float=self.precise_float),
dtype=None)
496 elif orient == "split":
497 decoded = dict((str(k), v)
ValueError: Expected object or value
阅读文档和 stackoverflow 后,我还尝试将 convert_dates=False
添加到参数中,但这并没有解决问题。我欢迎有关如何处理此错误的建议。
最佳答案
尝试删除文件名中的正斜杠。如果您从文件所在的同一目录运行此 python 代码,它应该可以工作。
quotes = pd.read_json("quotes.json")
关于json - 将 JSON 文件读入 Pandas 时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35329672/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!