读取people.json文件，过滤age为23的数据，并以表格形式显示前20行Dataset

抱歉，我无法直接读取本地文件。但是，我可以给你提供一个Python代码片段，可以实现你的需求。

import pandas as pd

# 读取json文件
df = pd.read_json('people.json')

# 过滤age为23的数据
df_filtered = df[df['age'] == 23]

# 显示前20行数据
df_filtered.head(20)

你需要将代码中的"people.json"替换为你实际的文件路径。此外，你也需要安装Pandas库，如果你没有安装的话，可以在命令行输入`pip install pandas`进行安装。

相关问题

使用dataset，读取people.json文件，过滤age为23的数据，并以表格形式显示前20行Dataset

好的，我来为您演示一下。

首先，您需要安装以下库：`pandas` 和 `json`

可以使用以下命令安装这些库：

!pip install pandas json

接下来，您可以使用以下代码读取`people.json`文件并转换为`pandas.DataFrame`：

import pandas as pd
import json

with open('people.json') as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data)

接着，您可以使用以下代码过滤出`age`为23的数据：

df = df[df['age'] == 23]

最后，使用以下代码以表格形式显示前20行数据：

df.head(20)

完整代码如下所示：

import pandas as pd
import json

with open('people.json') as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data)
df = df[df['age'] == 23]
df.head(20)

希望这个例子能够帮助到您！

IDLE怎么读取并显示名为unet.h5文件

在IDLE中，你可以使用Python代码读取和显示名为unet.h5的文件。以下是一个示例代码：

import h5py

# 打开HDF5文件
with h5py.File('unet.h5', 'r') as f:
    # 读取文件中的数据集
    dataset = f['dataset_name']
    # 将数据集转换为Numpy数组
    data = dataset[()]
    # 显示数组
    print(data)

在代码中，你需要将'unet.h5'替换为你实际的文件名，'dataset_name'替换为你要读取的数据集的名称。然后运行代码，它将打开文件，读取数据集，将其转换为Numpy数组并显示出来。