Jupyter Notebook :美化读取到的JSON格式的数据(以表格形式呈现)

一、问题

在使用Jupyter Notebook读取Json格式的数据时,有时候读取出来的数据格式会混乱,因此可以借助第三方库tabulate 将读取到的数据转换为表格形式从而美化输出。

二、数据

  • 测试数据格式如下:
  • 测试数据
python 复制代码
# 测试数据
courses =[
  { "study":3450,
    "duration": 4680,
    "name": "课程1",
    "id": 8164,
    "visit": 1597,
    "createDate": "2018-01-22",
    "comments": 11, 
    "credits": 4
  },
    {
       "study":160,
      
    "duration": 2467,
    "name": "课程2",
    "id": 18057,
    "visit": 603,
    "createDate": "2020-06-12",
    "comments": 14, 
    "credits":7.5
  },
  
  {
      "study":1708,
    "duration": 0,
    "name": "课程3",
    "id": 11555,
    "visit": 7779,
    "createDate": "2018-11-30",
    "comments": 1, 
    "credits":0
  },
  {
"study":435,
    "duration": 6713,
    "name": "课程4",
    "id": 11793,
    "visit": 3147,
    "createDate": "2019-01-19",
    "comments": 0, 
    "credits":0
  },
  {
"study":0,
    "duration": 12462,
    "name": "课程5",
    "id": 12104,
    "visit": 0,
    "createDate": "2019-04-08",
    "comments": 0, 
    "credits":0
  },
  {
      "study":1,
    "duration": 468,
    "name": "课程6",
    "id": 12592,
    "visit": 4,
    "createDate": "2019-06-05",
    "comments": 0, 
    "credits":0
  },
  {
      "study":3514,
    "duration": 23505,
    "name": "课程7",
    "id": 14459,
    "visit": 104005,
    "createDate": "2020-03-30",
    "comments": 22, 
    "credits":14
  },
  {
      "study":145,
    "duration": 3715,
    "name": "课程8",
    "id": 16618,
    "visit": 908,
    "createDate": "2020-05-22",
    "comments": 0, 
    "credits":0
  },
  {
      "study":135,
    "duration": 3741,
    "name": "课程9",
    "id": 16621,
    "visit": 813,
    "createDate": "2020-05-22",
    "comments": 4, 
    "credits":0,
  },
  {
      "study":257,
    "duration": 3891,
    "name": "课程10",
    "id": 17588,
    "visit": 1134,
    "createDate": "2020-06-04",
    "comments": 8, 
    "credits":3.5
  },
    {
    "study":5005,
    "duration": 2175,
    "name": "课程11",
    "id": 11205,
    "visit": 29907,
    "createDate": "2018-09-26",
    "comments": 24, 
    "credits":4
  },
  
]

三、直接读取

python 复制代码
import pandas as pd
df= pd.DataFrame(courses)

# 打印数据
print(df.head())
  • 效果如下:
    字段与具体的字段内容对不齐,如果具体内容长一点,会更加混乱。

四、解决

使用 tabulate库美化输出

  • 安装tabulate 库
python 复制代码
pip install tabulate
  • 导入库
python 复制代码
from tabulate import tabulate
import pandas as pd
  • 重新读取数据
python 复制代码
# 读取数据
df = pd.DataFrame(courses)
data_subset = df[['name', 'study', 'visit', 'days_online', 'duration','comments','credits']].head().values.tolist()
# 将英文字段替换成中文的
headers = ['课程名称', '学习人数', '学习人次', '上架天数(天)','时长(秒)','评论数','学分']
# 转换为列表并美化输出
print(tabulate(data_subset, headers=headers, tablefmt='grid', maxcolwidths=40))
  • 效果如下:
    (注:这里的上架天数需要额外计算,此处不展开,主要看读取的效果!)
相关推荐
朴拙数科2 分钟前
Python命名规范与代码最优结构规范:提升PyCharm中的可读性与健壮性
开发语言·python·pycharm
Bruce_Liuxiaowei27 分钟前
DeepSeek API集成开发指南——Flask示例实践
后端·python·flask·deepseek
TPCloud33 分钟前
如何快速解决django存储session变量时出现的django.db.utils.DatabaseError错误
数据库·python·django
自由鬼1 小时前
Google开源机器学习框架TensorFlow探索更多ViT优化
人工智能·python·深度学习·机器学习·tensorflow·机器训练
青花瓷1 小时前
Yolo_v8的安装测试
人工智能·python·yolo
测试盐1 小时前
django入门教程之自定义中间件【七】
python·中间件·django
张琪杭1 小时前
python算法:leetcode二叉树相关算法题
python·算法·leetcode·职场和发展
java1234_小锋1 小时前
一周学会Flask3 Python Web开发-SQLAlchemy数据迁移migrate
开发语言·前端·python·flask·flask3
天天进步20152 小时前
Python项目-基于Python的网络爬虫与数据可视化系统
爬虫·python·信息可视化
高-老师2 小时前
AI(DeepSeek、ChatGPT)、Python、ArcGIS Pro多技术融合下的空间数据分析、建模与科研绘图及论文写作
人工智能·python·gpt·chatgpt·空间分析