Python-JSON转换为Pandas DataFrame
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问题答案：
我找到了一个快速便捷的解决方案，以解决我想要使用的json_normalize()问题pandas 0.13。
from urllib2 import Request, urlopen
import json
from pandas.io.json import json_normalize
path1 = '42.974049,-81.205203|42.974298,-81.195755'
request=Request('http://maps.googleapis.com/maps/api/elevation/json?locations='+path1+'&sensor=false')
response = urlopen(request)
elevations = response.read()
data = json.loads(elevations)
json_normalize(data['results'])
这提供了一个很好的扁平化数据框架，其中包含我从Google Maps API获得的json数据。
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我有很多HTML表，我正在尝试将其转换为json格式，但我的代码只适用于第一个水平表（第一个图像），而不是第二个垂直表（第二个图像）... 我在这里附上了我的代码和示例表 到目前为止我尝试的代码 以上HTML表的输出： 表2的HTML代码 null 如果表是水平表（表1)，那么旧的输出就足够了 如果表是一个垂直表（表2)，那么输出应该如下所示： 我试过修改代码，但对我没有任何建议？？？
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问题内容： 我有一个要转换为CSV文件的JSON文件。如何使用Python执行此操作？ 我试过了： 但是，它没有用。我正在使用Django，收到的错误是： 然后，我尝试了以下方法： 然后我得到错误： 样本json文件： 问题答案： 首先，你的JSON具有嵌套对象，因此通常无法直接将其转换为CSV。你需要将其更改为以下内容： 这是从中生成CSV的代码： 你将获得以下输出：
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问题内容： 是否有一个python库，用于将JSON模式转换为python类定义，类似于jsonschema2pojo- https : //github.com/joelittlejohn/jsonschema2pojo- 适用于Java？ 问题答案： 到目前为止，我能够找到的最接近的东西是warlock，它可以宣传此工作流程： 建立架构 建立模型 使用模型创建对象 但是，这并不是那么容易。术士
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问题内容： 我在SO上看到许多问题，询问将XML转换为JSON的方法，但我对采用其他方法感兴趣。是否有用于将JSON转换为XML的python库？ 编辑： 什么都没有马上回来，所以我继续写了一个脚本来解决这个问题。 Python已经允许您将JSON转换为本地dict（使用或在版本2.6以下的中，），因此我编写了一个库，可将本地dict 转换为XML字符串。 https://github.com/q
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问题内容： 我需要传递一个可以使用转换的对象。查询如下所示： 为了传递可以转换为json的HttpResponse对象，我从这里需要做什么？ 问题答案： 好吧，如果您只是这样做： 你会得到一个数组数组… 另一种方法是使用： 这将为您提供一个带有索引的json对象… 如果那不是您想要的，那么您需要指定结果的显示方式…
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问题内容： 下面是我从在线气象站提取的json结构。我还包括一个json_to_csv python脚本，该脚本应该将json数据转换为csv输出，但仅返回“ Key”错误。我只想从“ current_observation”中提取数据。 检索温度字符串并将其转换为.csv格式的最佳方法是什么？谢谢！ 问题答案： 也许熊猫可以为您提供帮助。.read_json（）函数创建一个不错的数据框，您可以从