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Question

请问一下，jupyter导入json文件时，显示

是什么问题了？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Jupyter Notebook中导入JSON文件时，出现 KeyError 错误的原因可能有以下几个方面：

1. JSON数据格式不正确：JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级、灵活的数据交换格式，用于存储结构化数据。在Jupyter Notebook中，read_json()函数会尝试将JSON字符串解析为Python对象，但是由于你的JSON文件格式可能存在以下问题：
   • 文件的路径是否错误？确保给定的路径指向的是正确的JSON文件。
   • 文件编码与Jupyter Notebook中的编码不一致。如果你的JSON文件是UTF-8编码，而你在尝试将其转换为Excel或CSV格式时，选择的编码不同，也可能会导致 KeyError。
   • JSON数据的键值对不明确。请检查JSON文件中的每个键对应的值是否清晰明了，并且所有的键名和值之间是否有分隔符或括号等引用来确保正确连接。

解决方法：

• 检查并确认JSON文件的路径和编码是否正确，可以通过 r'data2-folder/' 的路径替换为你实际的JSON文件路径，然后用正则表达式匹配"/{'.*?}/"中的编码进行检查。例如：

import json

json_path = '/data2-folder/data.json'
encoding = json.load(open(json_path), encoding='utf-8')
json_dict = json.loads(encoding)

# 确保所有键值对都符合预期格式
keys = set([key for key, value in json_dict.items()])
for key, value in keys:
    if isinstance(value, dict):
        # 如果值是一个字典，则检查它是否存在对应的键
        key_value_pairs = list(zip(value.keys(), value.values()))
        if len(key_value_pairs) == 1 and not isinstance(key_value_pairs[0][0], str) or not isinstance(key_value_pairs[0][1], str):
            raise KeyError(f"Missing key {key} in {json_path}")

• 将JSON文件转换为Excel或CSV文件，可以选择 to_excel() 或 to_csv() 函数，其中参数通常包括表头和列标题。例如，创建一个包含城市名称和行政区划信息的表格：

import pandas as pd

# 加载JSON数据
with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = pd.read_json(f, orient='records')

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

# 删除城市名列
df = df.drop(columns=['City'])

# 绘制JSON数据的图表
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(column='Name', cmap='tab20c', legend=True)
plt.show()

1. 使用索引来定位JSON数据的位置：
   • 在循环中遍历JSON对象中的每一项：

     for item in json_dict.items():
         key, value = item
         # 在这里处理key和value，例如将它们添加到列表中或者绘制图表等
         if isinstance(value, dict):
             # 创建一个新的字典，包含原JSON对象的键值对作为键，当前迭代结果的键作为值
             new_dict = {
                 key: {'row': row, 'col': col},
                 ... # 其他属性...
             }
             # 对新字典应用之前获取的前缀和分隔符来形成新的JSON键值对
             formatted_keys = [f'{prefix}_{key}: {"row"}_{col}"' for prefix, key in zip(populated_keys, new_dict.keys())]
             # 将新JSON键值对添加到原始JSON对象的相应位置
             json_dict[key]['properties'] = formatted_keys
     

这样，当尝试从JSON文件加载数据时，就可以根据JSON文件中设置的键名和值创建适当的DataFrame对象，从而避免 KeyError。注意以上代码示例仅针对部分问题进行了解决，具体应对其他问题可能需要更复杂的逻辑和数据清洗步骤。对于绘画模拟图，可以使用Python的matplotlib库，例如plt.figure()函数创建一个绘图上下文，并调用相关绘图方法绘制相应的图形。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你的JSON文件位于名为'study_data.json'的文件夹下，其中包含一个名为'map'的JSON对象，其结构如下：
```json
{
    "city": ["Xi'an", "Beijing", "Shanghai"],
    "admin": ["Shaanxi", "Beijing", "Shanghai"],
    "distance": [
        {"from": "Xi'an", "to": "Beijing", "unit": "km"},
        {"from": "Xi'an", "to": "Shanghai", "unit": "km"},
        {"from": "Beijing", "to": "Shanghai", "unit": "km"}
    ]
}

在这个例子中，我们创建了一个包含城市、行政区划和距离信息的DataFrame，然后使用plt.figure()函数创建一个绘图上下文，并使用plt.scatter()函数绘制一个三维地图，其中坐标轴表示城市和行政区划，大小单位为千米。要绘制第二行中的两条交通路线，我们可以首先将数据转换为二维列表：

df_map = df.to_dict('records')[::-1].tolist()

# 遍历二维列表，逐个构建坐标轴元素
labels = ['From Xi'an to Beijing', 'From Xi'an to Shanghai']
sizes = df_map.values.tolist()

# 添加坐标轴标签和大小
ax.set_xlabel(labels)
ax.set_ylabel('Distance (km)')
ax.set_zlabel('Size (km^2)')
ax.legend(sizes)

# 绘制坐标轴上的点
fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(df_map[:, 0], df_map[:, 1], df_map[:, 2], c=df_map.values, s=sizes)
plt.show()

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能还需要处理更复杂的数据结构和布局需求。例如，如果你需要创建一个基于特定轴方向的区域缩放模型，可以使用Pandas的pandas.plot.area()函数，指定不同的坐标轴方向和比例尺来实现。如果你需要绘制二维地图时，还可以考虑结合其他绘图库（如Plotly、Mapbox GL JS等），以便在各种环境中轻松可视化地理空间数据。在Python中，可以参考相关库的文档和教程来实现这些功能。