将下面的result.csv文件转为python4.json文件保存

时间: 2023-05-20 13:07:04 浏览: 146
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csv转换json数据

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可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并将其转换为json格式，代码如下： ```python import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('result.csv') # 将DataFrame转换为json格式 json_data = df.to_json('python4.json', orient='records') ``` 这段代码将会把result.csv文件转换为python4.json文件，并保存在当前目录下。
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Python实现csv文件转json文件

实现csv文件转json文件，适合Python后端开发者，将csv文件转为需要的json格式
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python中csv、json文件的写入和读取

txt文本文件读取： #txt文本文件读取 def txt_writter(): 写文件#函数说明文档 with open('data.txt','w',encoding='utf-8') as f: f.write('hi\n')#写一行 lines = [ 'hello\n' 'welcome\n' ] f.writelines(lines)#写多行 def txt_read(): 读文件 with open('data.t

用python将下面的result.csv文件转为python4.json文件保存。 注意：保存为多行的形式，具体参考课上例题的形式输出，见下图。 【 { ”同比“：”120.7” ”城市“：”北京” ”定基“：”121.4” ”环比“：”101.5” }， { ”同比“：”127.3” ”城市“：”上海” ”定基“：”127.8” ”环比“：”101.2” }， { ”同比“：”119.4” ”城市“：”广州” ”定基“：”120” ”环比“：”101.3” } 】

json.dump(data, file, indent=4, ensure_ascii=False) # 输出的python4.json文件内容如下 # [ # { # "同比": "120.7", # "城市": "北京", # "定基": "121.4", # "环比": "101.5" # }, # { # "同比": "127.3", #...

result.json到csv python

可以使用 pandas 库中的 read_json() 和 to_csv() 方法将 result.json 文件转换为 csv 格式。具体代码如下： python import pandas as pd # 读取 json 文件 df = pd.read_json('result.json') # 将数据保存为 ...

文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理）中保存了图书馆藏书信息，每条藏书记录占一行 数据字段说明： LIBRARY_ID：藏馆ID（可能有多个藏馆） REC_CTRL_I：录入编号 BOOK_BARCO：图书条码 DEPARTMENT：所属部门 BOOK_SEARC：索书号 TITLE：图书名称 ISN：ISBN出版号 AUTHORS：作者 PUBLISHER：出版社 PUBDATE_DA：出版时间 BOOK_ATTRI：图书属性 BOOK_STATU：图书状态 写一个程序来读取文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理）中的图书馆藏书信息，并将结果输出到result.txt中

好的，您需要使用Python编写一个读取csv文件的程序，然后将结果输出到result.txt文件中。可以按照以下步骤操作： 1. 使用Python自带的csv模块来读取csv文件，具体代码如下： python import csv with open('...
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这篇教程将详细介绍如何在Python 3.x中读写包含数字的CSV文件。 首先，让我们探讨如何读取CSV文件中的数字。当读取CSV文件时，Python通常使用内置的csv模块。以下是一个示例，演示了如何将CSV文件中的字符串转换...
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Python遍历文件夹 处理json文件的方法

4. **主函数 main**：这是程序的入口点，调用 parse_dir 函数处理指定目录下的JSON文件，并将结果保存到CSV文件中。 #### 五、运行结果 当运行上面的示例代码后，会得到以下输出： main begin [{'url': '...

python将json输出为csv文件

这段代码首先使用json.load()函数读取JSON文件并将其转换为Python字典。然后，提取字典中的键作为CSV文件的表头，提取字典中的值作为CSV文件的行数据。最后，使用csv.writer()将数据写入CSV文件中。 请确保将...

在Q2文件夹下有weblog.csv文件，里面是网站的访问记录，请使用CSV模块读取文件，使用 Collections.Counter统计每个IP地址的访问次数{IP: 访问次数}，并使用JSON模块展示最终结果。

json_result = json.dumps(ip_dict, indent=4) # 保持缩进使得JSON更易阅读 # 输出或保存到文件 print(json_result) # 或者写入文件 with open('output.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_result) ...

pythoncsv转json_使用Python将CSV转换为JSON（以特定格式）

好的，我可以帮你回答这个问题。 你可以使用 Python 中的 csv 和 json ...最后，我们使用 json.dump() 方法将 JSON 对象写入到文件中。 请注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的 CSV 文件格式进行相应的修改。

python逐行读取json的csv文件

要逐行读取CSV文件并解析其中的数据，可以使用Python的csv模块。首先，你需要导入csv模块并打开CSV文件。这可以通过以下代码实现： import csv filename = 'guangzhou-2017.csv' with open(filename) as f: ...

import re import os import json masscan_path = "D:/0.脚本小子/Tools/masscan/masscan.exe" masscan_parser_path = "../Tools/Masscan-to-CSV/masscan_xml_parser.py" nmap_parser_path = "../Tools/Nmap-Scan-to-CSV/nmap_xml_parser.py" port_list_path = "./dict/ports-http-iamthefrogy.txt" port_list_fp = open(port_list_path, "r") port_list = port_list_fp.readline().strip() port_list_fp.close() # 判断IP是否符合规范 def check_ip(data): ip_pattern = re.compile(r'((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})(\.((2(5[0 - 5] | [0 - 4]\d)) | [0 - 1]?\d{1, 2})){3}') result = ip_pattern.match(data) if result is None: return None else: return result.group(0) def filter_ip(): ip_filepath = "./result/ip.txt" # IP数据保存路径 ip_fp = open(ip_filepath, 'r') ip_list = ip_fp.readlines() ip_fp.close() ip_fp = open(ip_filepath, 'w') for ip in ip_list: ip = check_ip(ip) if ip is not None: ip_fp.write(ip + '\n') ip_fp.close() # NMap: csv -> json，提取IP和端口的映射 def read_nmap(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/nmap/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[4] if ip != "IP": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/nmap/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行nmap命令将数据保存为xml与csv格式 def nmap(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "nmap -Pn -p {} -oX {} -iL {}".format(port_list, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/ip.txt") os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( nmap_parser_path, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/nmap/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_nmap(save_name) # Masscan: csv -> json，提取IP和端口的映射 def read_masscan(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/masscan/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[3] if ip != "IpAddr": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/masscan/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行masscan命令将数据保存为xml与csv格式 def masscan(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "{} -iL {} -Pn -p {} -oX {}".format( masscan_path, "./result/ip.txt", port_list, "./result/masscan/" + save_name + ".xml" ) os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( masscan_parser_path, "./result/masscan/" + save_name + ".xml", "./result/masscan/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_masscan(save_name) # 端口探测主函数 def search_port(conf, filename): filter_ip() if conf['use_nmap']: nmap(filename) if conf['use_masscan']: masscan(filename) if __name__ == '__main__': filter_ip() fp = open("./config.json", "r", encoding="utf-8") conf_json = json.load(fp) config = conf_json['ports'] search_port(config, '2023_1_8')

这段代码在导入 re、os、json 三个模块，并定义了 masscan_path、masscan_parser_path、nmap_parser_...最后，代码打开了端口列表文件，读取了文件中的第一行，并将读取的内容赋值给 port_list 变量。最后关闭了文件。

如果我想保存到是filename和emotion里的type，而不是face_token,应该怎么改代码？import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a1" output_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 if "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: continue result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] for item in result_dict: output_list.append({ "face_token": item["face_token"], "emotion": item["emotion"]["type"] }) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["face_token", "emotion"]) #writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

# 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) #writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这样你就...

这段代码常因result结果出不来而无法继续运行，帮我加个条件判断，如果result没有结果的话重新运行这个filename，直到有结果为止。import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a1" output_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 if "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: continue result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] for item in result_dict: output_list.append({ "filename": filename, "type": item["emotion"]["type"] }) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) #writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

# 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这样修改后...

这个代码报错argument of type 'NoneType' is not iterable，应该怎么改？#成功 import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a7" output_list = [] no_result_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = None while not result or "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] if not result_dict: no_result_list.append(filename) for item in result_dict: output_list.append({ "filename": filename, "type": item["emotion"] }) # 输出未能识别结果的图片名称 print("无法识别结果的图片：", no_result_list) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

# 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这样，如果...

写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性）， 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4， 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数， 定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE， 将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

suanfa.py: python import pandas as pd import numpy as np import torch ... return json.dumps({'predicted_sales': predicted_sales}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

python读取mongo导出的json文件

通过以上代码，您可以打开Mongo导出的JSON文件，并将其解析为Python中的字典或列表，然后您可以使用该数据进行后续的处理和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2 #### 引用[.reference_title] - *1* *...

读取score.csv文件，文件内容是一门课程一个班的学生成绩，第一列(No) 为学 ，第二列(usual)为平时成绩，第三列 (project)为课内项目成绩，第四列 (exec)为期未考试成绩.得到每名学生的总成绩，计算学生的总平均成绩，再计算学生总成绩的方差，最终建立一个score res.ison文件，以ison格式存储计算结果,并且不用多余的库计算方差

json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=4) 代码中，首先读取score.csv文件并将其处理成一个字典，字典的键为学生的编号，值为一个包含平时成绩、课内项目成绩、期未考试成绩和总成绩的字典。然后...

读csv文件里的内容 对文件中每位同学的成绩求平均分 保存成json文件

我们可以使用pandas库来读取CSV文件并计算每位同学的平均分，最后再将结果保存为JSON文件。 python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('students.csv') # 计算每位同学的平均分 df['average...

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