将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。 { "id":1, "name":"Ella", "age":36 } { "id":2, "name":"Bob", "age":29 } { "id":3, "name":"Jack", "age":29 } { "id":4, "name":"Jim", "age":28 } { "id":4, "name":"Jim", "age":28 } { "id":5, "name":"Damon" } { "id":5, "name":"Damon" } 为 employee.json 创建 DataFrame，并写出 Python 语句完成下列操作： (1)查询所有数据； (2)查询所有数据，并去除重复的数据； (3)查询所有数据，打印时去除 id 字段； (4)筛选出 age>30 的记录； (5)将数据按 age 分组； (6)将数据按 name 升序排列； (7)取出前 3 行数据； (8)查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username； (9)查询年龄 age 的平均值； (10)查询年龄 age 的最小值。

可以使用以下 Python 代码来完成这些任务：

import pandas as pd

# 读取 JSON 文件并创建 DataFrame
df = pd.read_json('employee.json', lines=True)

# (1)查询所有数据
print(df)

# (2)查询所有数据，并去除重复的数据
print(df.drop_duplicates())

# (3)查询所有数据，打印时去除 id 字段
print(df.drop('id', axis=1))

# (4)筛选出 age>30 的记录
print(df[df['age'] > 30])

# (5)将数据按 age 分组
print(df.groupby('age').size())

# (6)将数据按 name 升序排列
print(df.sort_values('name'))

# (7)取出前 3 行数据
print(df.head(3))

# (8)查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username
print(df['name'].rename('username'))

# (9)查询年龄 age 的平均值
print(df['age'].mean())

# (10)查询年龄 age 的最小值
print(df['age'].min())

注意，这些操作中的结果可能因为数据中的实际情况而有所不同。

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二、制作下列JSON格式数据并保存为employee.json, { "id":1, "name":"Ding","age":36} {"id":2, "name":"Yang","age":29}

这个JSON数据包含两个员工对象，每个对象都有三个属性：id（标识符）、name（姓名）和age（年龄）。要将这两个对象保存到名为"employee.json"的文件中，你需要使用合适的编程语言（如JavaScript、Python或Java）中的文件操作功能。这里是一个简单的例子，展示如何在Python中创建和写入JSON文件：

import json

# 员工数据
employees = [
    {"id": 1, "name": "Ding", "age": 36},
    {"id": 2, "name": "Yang", "age": 29}
]

# 将数据转换为JSON格式
data_json = json.dumps(employees)

# 写入文件
with open('employee.json', 'w') as f:
    f.write(data_json)

在这个例子中，`json.dumps()`函数用于将Python字典转换为JSON字符串，`open('employee.json', 'w')`用于创建或打开文件并写入数据。

1. 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。 [ "id":l , "name":" Ella", "age":36 ){ "id":2, name" :"Bob","age":29 }( "id":3 , "name":"Jack","age":29 }{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }! "id":4 , "name":"Jim","age":28 )[ "id":5 , "name":"Damon"}( "id":5 , "name" Damon" } 为employee.json 创建 DataFrame，并写出Python语句完成下列操作:(1)查询所有数据，并去除重复的数据;(2)将数据按 age分组; (3)将数据按name升序排列; (4)查询所有记录的name列，并为其取别名为username;(5)查询年龄age的平均值;

以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取 JSON 文件并创建 DataFrame
df = pd.read_json('employee.json', lines=True)

# 查询所有数据，并去除重复的数据
df = df.drop_duplicates()

# 将数据按 age 分组
grouped = df.groupby('age')

# 将数据按 name 升序排列
df = df.sort_values('name')

# 查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username
df_username = df['name'].rename('username')

# 查询年龄 age 的平均值
mean_age = df['age'].mean()

注意，这里的 JSON 格式数据有些问题，需要进行一些修正。修正后的 employee.json 文件内容如下：

[
  {"id": 1, "name": "Ella", "age": 36},
  {"id": 2, "name": "Bob", "age": 29},
  {"id": 3, "name": "Jack", "age": 29},
  {"id": 4, "name": "Jim", "age": 28},
  {"id": 5, "name": "Damon", "age": null},
  {"id": 5, "name": "Damon", "age": null}
]