{"id": "234_ztsSPqJ47_1353171580.json", "text": "\u4eb2\u7231\u7684\u707e\u6c11\u4eec\uff0c\u4f60\u4eec\u4e0d\u8981\u7740\u6025\uff0c\u76f4\u5347\u98de\u673a\u5f88\u5fd9\uff0c\u518d\u7b49\u51e0\u5929\u90fd\u5230\u4e86\uff0c\u4f60\u4eec\u4e00\u5b9a\u575a\u6301\uff0c\u4e00\u5b9a\u8981\u575a\u5f3a\uff0c\u540c\u80de\u4eec\uff01\u52a0\u6cb9\uff01\u7948\u798f\u3002\u3002\u3002[\u8721\u70db]@\u6742\u8c08\u4e94\u5473 @\u4f55\u5175", "label": "1"} {"id": "3458_z7BCJaf29_1822109382.json", "text": "20121129\u5b8c\u5a31\u552f\u7eb6\u7248#\u708e\u4e9a\u7eb6# (\u571f\u8c46\u4e0a\u4f20\u5ba1\u6838\u5feb\u4e00\u5929\u4e86\uff0c\u7ed3\u679c\u6700\u540e\u8fd8\u7ed9\u5220\u4e86[\u6012\u9a82]http://t.cn/zjtkdcd", "label": "0"} 如何把这样的json数据变成dataframe

可以使用Python中的pandas库来将json数据转换成dataframe。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 读取json文件，使用pd.read_json()方法：

df = pd.read_json('data.json', lines=True)

其中，'data.json'是json文件的路径，lines=True表示json文件中每行都是一个单独的json对象。

3. 查看dataframe：

print(df.head())

其中，head()方法可以查看dataframe的前几行。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_json('data.json', lines=True)
print(df.head())

运行代码后，就可以将json数据转换成dataframe并输出前几行了。

相关问题

优化这段代码：class NcFormatToNcHandler(RequestHandler, ABC): def post(self): try: json_byte = self.request.body json_str = json_byte.decode("utf-8") j_dict = json.loads(json_str) f = nresp.dict_to_class(model.FormatToNc, j_dict) if f.is_async: IOLoop.current().spawn_callback(ncFormatToNc, f) response = resp.CommonResponse(resp.successCode, resp.successMsg, dict([("obj", "nc文件处理中。。。")])) else: res_data = nc_f.nc_format_to_nc(f) response = resp.CommonResponse(resp.successCode, resp.successMsg, dict([("obj", res_data)])) except BaseException as e: log.error("处理nc文件出现异常了：{}".format(e)) response = resp.CommonResponse(resp.errorCode, "{}".format(e), dict([("obj", resp.missingValues)])) finally: # 返回数据 self.write(response.__dict__)

以下是优化后的代码：

class NcFormatToNcHandler(RequestHandler, ABC):
    async def post(self):
        try:
            json_byte = self.request.body
            json_str = json_byte.decode("utf-8")
            j_dict = json.loads(json_str)
            f = nresp.dict_to_class(model.FormatToNc, j_dict)
            if f.is_async:
                IOLoop.current().spawn_callback(ncFormatToNc, f)
                response = resp.CommonResponse(resp.successCode, resp.successMsg, {"obj": "nc文件处理中。。。"})
            else:
                res_data = await nc_f.nc_format_to_nc(f)
                response = resp.CommonResponse(resp.successCode, resp.successMsg, {"obj": res_data})
        except Exception as e:
            log.error("处理nc文件出现异常了：{}".format(e))
            response = resp.CommonResponse(resp.errorCode, "{}".format(e), {"obj": resp.missingValues})
        finally:
            # 返回数据
            self.write(response.to_dict())

优化点如下：

1. 将 `post` 方法改为异步函数，以便在调用 `nc_f.nc_format_to_nc(f)` 时能够使用 `await`。
2. 将字典的创建改为直接使用字面量，减少了 `dict` 的调用。
3. 将最后的返回值由 `response.__dict__` 改为 `response.to_dict()`，使得代码更加 Pythonic。

ry: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1)

这段代码是在 Python 中读取 JSON 文件的代码。具体来说，它打开了当前目录下名为 `class_indices.json` 的 JSON 文件，并使用 `json.load()` 函数将其加载为 Python 中的字典对象 `class_indict`，以便后续使用。如果在打开或读取文件时发生错误，代码会将异常信息打印出来，并退出程序。这种技术通常用于将外部数据加载到 Python 程序中，例如将机器学习模型输出的标签映射加载到程序中，以便后续使用。需要注意的是，文件路径和文件名需要根据实际情况进行修改。