利用Python进行数据分析(2) 尝试处理一份JSON数据并生成条形图
发布日期:2021-07-01 00:23:18
浏览次数:2
分类:技术文章
本文共 727 字,大约阅读时间需要 2 分钟。
利用Python进行数据分析(2) 尝试处理一份JSON数据并生成条形图
一、JSON 数据准备
首先准备一份 JSON 数据,这份数据共有 3560 条数据,每条内容结构如下:
本示例主要是以 tz(timezone 时区) 这一字段的值,分析这份数据里时区的分布情况。
二、将 JSON 数据转换成 Python 字典
代码如下:
三、统计tz值分布情况,以“时区:总数”的形式生成统计结果
要想达到这一目的,需要先将 records 转换成 DataFrame,DataFrame 是 Pandas 里最重要的数据结构,它可以将数据以表格的形式表示;然后用 value_counts() 方法汇总:
四、根据统计结果生成条形图
生成条形图之前,为了数据的完整,可以给结果中缺失的时区添加一个值(这里用Missing表示),而每条时区内容里缺失的值也需要添加一个未知的值(这里用Unknown表示):
然后使用 plot() 方法既可生成条形图:
到这里就是一个完整的处理 JSON 数据生成统计结果和条形图的例子;接下来对这份统计结果还可以继续进行处理,以得到更加详细的结果。每条数据里还有一个 agent 值,即浏览器的 USER_AGENT 信息,通过这一信息可以得知所使用的操作系统,所以对上一步生成的统计结果还可以按操作系统的不同再加以区分。agent 值:
五、将条形图以操作系统(Windows/非Windows)加以区分
不是所有的数据都有 a 这个字段,首先过滤掉没有 agent 值的数据;然后根据时区和操作系统列表对数据分组,然后 对分组结果进行计数:
最后选择出现次数最多的10个时区的数据 生成一张条形图:
条形图统计结果:
转载地址:https://m528964214.blog.csdn.net/article/details/101444807 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!
发表评论
最新留言
很好
[***.229.124.182]2024年04月17日 13时48分24秒
关于作者
喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!
推荐文章
Leetcode 剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字 c#
2019-05-01
Leetcode 35. 搜索插入位置 c#
2019-05-01
LeetCode64:最小路径和
2019-05-01
LeetCode931. 下降路径最小和
2019-05-01
LeetCode62. 不同路径
2019-05-01
记gdb调试一次报错:Missing separate debuginfos, use: zypper install glibc-32bit-debuginfo-2.22-15.3.x86_64
2019-05-01
LeetCode242. 有效的字母异位词
2019-05-01
LeetCode83. 删除排序链表中的重复元素
2019-05-01
关于301和302重定向的理解
2019-05-01
使用java代码和jmeter脚本批量造数
2019-05-01
[9] JMeter-常用函数的使用
2019-05-01
[10] JMeter-察看结果树,你知道都有哪些功能吗?
2019-05-01
[11] JMeter-结果分析之聚合报告
2019-05-01
[12] JMeter-结果分析之图形图表
2019-05-01
[13] JMeter-详解JMeter参数化之CSV Data Set Config
2019-05-01
[14] JMeter关联-详解JMeter正则表达式提取器
2019-05-01
优化jmeter脚本
2019-05-01
Gradle基础使用总结1
2019-05-01
性能测试场景设置---不同场景下对应的jmeter脚本【不定时补充】
2019-05-01