有如下JSON格式数据保存在employee.json文件中，为employee.json创建dataframe，并写出Python语句完成下列操作：（1）筛选出age>30的记录（2）查询年龄age的平均值

首先，我们需要使用pandas库来处理JSON数据并将其转换为DataFrame。假设employee.json文件内容类似：

[
    {"name": "张三", "age": 25},
    {"name": "李四", "age": 32},
    {"name": "王五", "age": 40},
    {"name": "赵六", "age": 35}
]

以下是将JSON数据读取到DataFrame中并进行筛选和计算平均年龄的Python代码：

import pandas as pd

# 从文件中读取JSON数据
with open('employee.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将JSON数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# （1）筛选出age>30的记录
filtered_df = df[df['age'] > 30]

# （2）查询年龄age的平均值
average_age = filtered_df['age'].mean()

print("筛选后的记录:")
print(filtered_df)
print("\n平均年龄:")
print(average_age)

相关问题

有如下JSON格式数据保存在employee.json文件中，为employee.json创建dataframe，并写出Python语句完成下列操作

首先，为了将JSON格式的数据转换成Pandas DataFrame，我们需要使用`pandas`库的`read_json`函数。假设`employee.json`的内容类似于：

[
    {
        "id": 1,
        "name": "张三",
        "age": 30,
        "department": "销售部"
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "李四",
        "age": 28,
        "department": "技术部"
    },
    ...
]

以下是创建DataFrame的Python步骤：

import pandas as pd

# 加载JSON数据
with open('employee.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将字典列表转换为DataFrame
df_employee = pd.DataFrame(data)

# 打印前几行查看数据
print(df_employee.head())

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}
]