Python知识点——高维数据的格式化

2023-11-08 11:04

本文主要是介绍Python知识点——高维数据的格式化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

常用JSON格式对高维数据进行表达和存储:

常见的高维数据最典型的例子:<key,value>键值对

JSON格式表达键值对<key, value>的基本格式如下,键值对都保存在双引号中:

"key" : "value"

Json库

dumps()和loads()分别对应编码和解码功能

函数描述
json.dumps(obj,sort_keys=False,indent=None)将Python的数据类型转换为JSON格式,编码过程
json.loads(string)JSON格式字符串转换为Python的数据类型,解码过程
json.dump(obj, fp, sort_keys=False, indent=None)dumps()功能一致,输出到文件fp
json.load(fp)loads()功能一致,从文件fp读入

常见参数的含义

sort_keys:一个布尔值,表示是否按照键的顺序对字典进行排序。如果设置为 True,生成的 JSON 字符串会按照键的字母顺序排列;默认为 False。

indent:一个整数或者字符串,用于指定生成的 JSON 字符串的缩进格式。如果是一个整数,表示每一级的缩进空格数;如果是一个字符串(比如 '\t'),表示使用指定的字符串作为缩进。如果设置为 None(默认值),则表示不使用缩进,生成的 JSON 字符串会是单行的形式。

skipkeys:一个布尔值,表示是否跳过那些非字符串类型的键。如果设置为 True,在转换字典为 JSON 字符串时,如果字典的键不是字符串类型,会跳过这些键;默认为 False。

ensure_ascii:一个布尔值,表示是否确保生成的 JSON 字符串中只包含 ASCII 字符。如果设置为 False,生成的 JSON 字符串可以包含非 ASCII 字符;默认为 True。

separators:一个元组,用于指定生成的 JSON 字符串中的分隔符。默认为 (','  ,  ':'),表示键值对之间用逗号分隔,键和值之间用冒号分隔。

举例

import jsondata = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}# 将字典转换为 JSON 字符串,不排序键,不缩进
json_str1 = json.dumps(data, sort_keys=False, indent=None)# 将字典转换为 JSON 字符串,排序键,使用4个空格作为缩进
json_str2 = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4)# 将字典转换为 JSON 字符串,跳过非字符串类型的键,确保生成的 JSON 字符串中只包含 ASCII 字符
json_str3 = json.dumps(data, skipkeys=True, ensure_ascii=True)print(json_str1)
print(json_str2)
print(json_str3)

注:s1和s2分别代表了按不同方式生成的 JSON 字符串,所以是不同的

>>>dt = {'b':2,'c':4,'a':6}
>>>s1 = json.dumps(dt)  #dumps返回JSON格式的字符串类型
>>>s2 = json.dumps(dt,sort_keys=True,indent=4)
>>>print(s1)
{"c": 4, "a": 6, "b": 2}
>>>print(s2)
{"a": 6,"b": 2,"c": 4
}
>>>print(s1==s2)
False
>>>dt2 = json.loads(s2)
>>>print(dt2, type(dt2))
{'c': 4, 'a': 6, 'b': 2} <class 'dict'>

CSV与JSON格式相互转换

将CSV转换成JSON格式

链接:https://pan.baidu.com/s/1CV6OkG8bc36ppPf8D7GjJw 
提取码:hnlq

import json
fr = open("price2016.csv", "r")
ls = []
for line in fr:line = line.replace("\n","")ls.append(line.split(','))
fr.close()
fw = open("price2016.json", "w")
for i in range(1,len(ls)):ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i]))
json.dump(ls[1:],fw, sort_keys=True, indent=4)
fw.close()

将二维JSON格式数据转换成CSV格式

链接:https://pan.baidu.com/s/1yxE4gdjaym4jupvWk1EnKA 
提取码:5oz1

import json
fr = open("D:\\price2016.json", "r",encoding="utf-8")
ls = json.load(fr)
data = [ list(ls[0].keys()) ]
for item in ls:data.append(list(item.values()))
fr.close()
fw = open("D:\\price2016_from_json.csv", "w",encoding="utf-8")
for item in data:fw.write(",".join(item) + "\n")
fw.close()

注:打开json文件和写入csv文件时一定要加入encoding="utf-8",否则会报

这篇关于Python知识点——高维数据的格式化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/369423

相关文章

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

Python Websockets库的使用指南

《PythonWebsockets库的使用指南》pythonwebsockets库是一个用于创建WebSocket服务器和客户端的Python库,它提供了一种简单的方式来实现实时通信,支持异步和同步... 目录一、WebSocket 简介二、python 的 websockets 库安装三、完整代码示例1.

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述:突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2