reader = pd.read_json(path, lines=True, orient='records', chunksize=1000000)中orient参数是什么意思

`orient`参数是指定数据的解析方向，它告诉`read_json`函数如何解析JSON数据。具体来说，`orient`参数有以下几个取值：

- `split`: 表示JSON数据中的每一行都是一个单独的JSON对象。
- `records`: 表示JSON数据中的每个元素都是一个JSON对象，每个JSON对象的属性名都相同。
- `index`: 表示JSON数据中的每个元素都是一个JSON对象，其中一个属性作为索引。
- `columns`: 表示JSON数据中的每个元素都是一个JSON对象，每个JSON对象的属性名都作为DataFrame的列名。
- `values`: 表示JSON数据中的每个元素都是一个数组，其中每个元素都是一个属性值。

在这个例子中，`orient`参数设置为`records`，表示JSON数据中的每个元素都是一个JSON对象，每个JSON对象的属性名都相同，读取后将其转化为一个DataFrame对象。

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# -*-coding:utf-8-*- import pandas as pd import json import pprint # 读取csv文件 df = pd.read_csv('202205012-20230512.csv', header=None, skiprows=1, usecols=[1,2,3]) # 将数据转换为JSON格式 data = df.to_dict(orient='records') json_data = json.dumps(data) data_t = json.loads(json_data) for ele in data_t: print(ele['代码'])

这段代码的作用是读取一个csv文件，并将其中的数据转换为JSON格式，然后输出其中每行数据的“代码”这一列的值。

其中：

- 第1行声明编码格式为UTF-8；
- 第2行导入pandas库，用于数据处理；
- 第3行导入json库，用于JSON格式的编码和解码；
- 第5行利用pandas库读取csv文件（文件名为“202205012-20230512.csv”），跳过第1行表头，仅读取第2、3、4列（用cols参数指定），并将其转换为pandas的DataFrame对象df；
- 第8行将DataFrame对象df转换为JSON格式，存储在变量json_data中；
- 第10行将json_data解码为Python对象（即一个字典列表），存储在变量data_t中；
- 第12~14行遍历data_t中的每个字典元素，输出其中key为“代码”的value值。

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer vect = DictVectorizer() features = features.to_dict(orient = 'records')

这段代码的作用是将一个 Pandas DataFrame 中的特征转换为字典格式，然后利用 DictVectorizer 进行向量化处理。具体来说：

- `features.to_dict(orient='records')` 将 DataFrame 中的每行特征转换为一个字典，其中键为特征名，值为对应的特征值。orient='records' 表示每行特征转换为一个字典，返回一个列表，每个元素为一行特征对应的字典。
- `vect = DictVectorizer()` 创建一个 DictVectorizer 对象。
- `features = vect.fit_transform(features)` 调用 DictVectorizer 的 `fit_transform()` 方法，将特征字典列表转换为一个稀疏矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。矩阵中的元素表示该样本在对应特征上的取值。
- 最终返回稀疏矩阵 `features`。这个矩阵可以作为输入给机器学习模型进行训练或预测。