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Python處理JSON數(shù)據(jù)并生成條形圖

 更新時間:2016年08月05日 10:53:34   投稿:daisy  
本文詳細介紹如何利用Python進行數(shù)據(jù)分析,嘗試處理一份JSON數(shù)據(jù)并生成條形圖的過程,有需要的朋友們可以參考學習。

一、JSON 數(shù)據(jù)準備

首先準備一份 JSON 數(shù)據(jù),這份數(shù)據(jù)共有 3560 條內(nèi)容,每條內(nèi)容結構如下:

本示例主要是以 tz(timezone 時區(qū)) 這一字段的值,分析這份數(shù)據(jù)里時區(qū)的分布情況。

二、將 JSON 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 Python 字典

代碼如下:

三、統(tǒng)計 tz 值分布情況,以“時區(qū):總數(shù)”的形式生成統(tǒng)計結果

要想達到這一目的,需要先將 records 轉(zhuǎn)換成 DataFrame,DataFrame Pandas 里最重要的數(shù)據(jù)結構,它可以將數(shù)據(jù)以表格的形式表示;然后用 value_counts() 方法匯總:

四、根據(jù)統(tǒng)計結果生成條形圖

生成條形圖之前,為了數(shù)據(jù)的完整,可以給結果中缺失的時區(qū)添加一個值(這里用Missing表示),而每條時區(qū)內(nèi)容里缺失的值也需要添加一個未知的值(這里用Unknown表示):

然后使用 plot() 方法既可生成條形圖:

到這里就是一個完整的處理 JSON 數(shù)據(jù)生成統(tǒng)計結果和條形圖的例子;不過還可以對這份統(tǒng)計結果進行進一步的處理,以得到更加詳細的結果。

每條數(shù)據(jù)里還有一個 agent 值,即瀏覽器的 USER_AGENT 信息,通過這一信息可以得知所使用的操作系統(tǒng),所以對上一步生成的統(tǒng)計結果還可以按操作系統(tǒng)的不同加以區(qū)分。

agent 值:

五、將條形圖以操作系統(tǒng)(Windows/非Windows)加以區(qū)分

不是所有的數(shù)據(jù)都有 a 這個字段,首先過濾掉沒有 agent 值的數(shù)據(jù); 然后根據(jù)時區(qū)和操作系統(tǒng)列表對數(shù)據(jù)分組,然后 對分組結果進行計數(shù):

最后選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的10個時區(qū)的數(shù)據(jù) 生成一張條形圖:

這樣就得到了以不同操作系統(tǒng)加以區(qū)分的條形圖統(tǒng)計結果:

以上就是Python處理JSON數(shù)據(jù)并生成條形圖的全部內(nèi)容,希望本文對大家學習Python和JSON都能有所幫助。

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