排序并选择前5个JSON值

我有一个双重问题，我在寻找如何解决这个问题的线索

我有一个json文件，其格式如下：

{
    "code": 2000,
    "data": {
        "1": {
            "attribute1": 40,
            "attribute2": 1.4,
            "attribute3": 5.2,
            "attribute4": 124
            "attribute5": "65.53%"
        },        
        "94": {
            "attribute1": 10,
            "attribute2": 4.4,
            "attribute3": 2.2,
            "attribute4": 12
            "attribute5": "45.53%"
        },
        "96": {
            "attribute1": 17,
            "attribute2": 9.64,
            "attribute3": 5.2,
            "attribute4": 62
            "attribute5": "51.53%"
        }
    },
    "message": "SUCCESS"
}

我的目标是：

首先，我想按任何属性对数据进行排序。 大约有100个，我想根据它们的分类方式来抓取前5个，然后。。。 在表格中输出数据，例如： *此外，上面的attribute5是一个字符串值

诚然，我在这里的知识非常有限。 我试图模仿这里使用的方法：

我设法打开了文件，可以从示例行中提取键值：

import json

jsonfile = path-to-my-file.json

with open(jsonfile) as j:
  data=json.load(j)
  k = data["data"]["1"].keys()
  print(k)

total=data["data"]
for row in total:
    v = data["data"][str(row)].values()
    print(v)

这将产生：

dict_keys(['attribute1', 'attribute2', 'attribute3', 'attribute4', 'attribute5'])
dict_values([1, 40, 1.4, 5.2, 124, '65.53%'])
dict_values([94, 10, 4.4, 2.2, 12, '45.53%'])
dict_values([96, 17, 9.64, 5.2, 62, '51.53%'])

Sorted by: attribute5
  Column    attribute1    attribute2    attribute3    attribute4  attribute5
--------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------
       1            40          1.4            5.2           124  65.53%
      96            17          9.64           5.2            62  51.53%
      94            10          4.4            2.2            12  45.53%

如果方向正确，我们将不胜感激

谢谢

如果你不介意使用熊猫，你可以这样做

import pandas as pd
rows = [v for k,v in data["data"].items()]

df = pd.DataFrame(rows)

# then to get the top 5 values by attribute can choose either ascending
# or descending with the ascending keyword and head prints the top 5 rows

df.sort_values('attribute1', ascending=True).head()

这将允许您随时按所需的任何属性进行排序，并打印出一个表

这将根据您的排序方式生成这样的输出

   attribute1  attribute2  attribute3  attribute4 attribute5
0          40        1.40         5.2         124     65.53%
1          10        4.40         2.2          12     45.53%
2          17        9.64         5.2          62     51.53%

如果你不介意使用熊猫，你可以这样做

import pandas as pd
rows = [v for k,v in data["data"].items()]

df = pd.DataFrame(rows)

# then to get the top 5 values by attribute can choose either ascending
# or descending with the ascending keyword and head prints the top 5 rows

df.sort_values('attribute1', ascending=True).head()

这将允许您随时按所需的任何属性进行排序，并打印出一个表

这将根据您的排序方式生成这样的输出

   attribute1  attribute2  attribute3  attribute4 attribute5
0          40        1.40         5.2         124     65.53%
1          10        4.40         2.2          12     45.53%
2          17        9.64         5.2          62     51.53%

---

如果你不想使用熊猫，我会把这个答案留在这里，但我建议你的答案不那么复杂

对于按特定属性排序，这应该可以：

import json

SORT_BY = "attribute4"

with open("test.json") as j:
    data = json.load(j)

items = data["data"]
sorted_keys = list(sorted(items, key=lambda key: items[key][SORT_BY], reverse=True))

现在，sorted_keys是一个按属性排序的键列表

然后，为了将其打印为表格，我使用了库。我的最终代码如下所示：

from tabulate import tabulate
import json

SORT_BY = "attribute4"

with open("test.json") as j:
    data = json.load(j)

items = data["data"]
sorted_keys = list(sorted(items, key=lambda key: items[key][SORT_BY], reverse=True))

print(f"\nSorted by: {SORT_BY}")
print(
    tabulate(
        [
            [sorted_keys[i], *items[sorted_keys[i]].values()]
            for i, _ in enumerate(items)
        ],
        headers=["Column", *items["1"].keys()],
    )
)

按“attribute5”排序时，这将输出：

dict_keys(['attribute1', 'attribute2', 'attribute3', 'attribute4', 'attribute5'])
dict_values([1, 40, 1.4, 5.2, 124, '65.53%'])
dict_values([94, 10, 4.4, 2.2, 12, '45.53%'])
dict_values([96, 17, 9.64, 5.2, 62, '51.53%'])

Sorted by: attribute5
  Column    attribute1    attribute2    attribute3    attribute4  attribute5
--------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------
       1            40          1.4            5.2           124  65.53%
      96            17          9.64           5.2            62  51.53%
      94            10          4.4            2.2            12  45.53%

---

如果你不想使用熊猫，我会把这个答案留在这里，但我建议你的答案不那么复杂

对于按特定属性排序，这应该可以：

import json

SORT_BY = "attribute4"

with open("test.json") as j:
    data = json.load(j)

items = data["data"]
sorted_keys = list(sorted(items, key=lambda key: items[key][SORT_BY], reverse=True))

现在，sorted_keys是一个按属性排序的键列表

然后，为了将其打印为表格，我使用了库。我的最终代码如下所示：

from tabulate import tabulate
import json

SORT_BY = "attribute4"

with open("test.json") as j:
    data = json.load(j)

items = data["data"]
sorted_keys = list(sorted(items, key=lambda key: items[key][SORT_BY], reverse=True))

print(f"\nSorted by: {SORT_BY}")
print(
    tabulate(
        [
            [sorted_keys[i], *items[sorted_keys[i]].values()]
            for i, _ in enumerate(items)
        ],
        headers=["Column", *items["1"].keys()],
    )
)

按“attribute5”排序时，这将输出：

dict_keys(['attribute1', 'attribute2', 'attribute3', 'attribute4', 'attribute5'])
dict_values([1, 40, 1.4, 5.2, 124, '65.53%'])
dict_values([94, 10, 4.4, 2.2, 12, '45.53%'])
dict_values([96, 17, 9.64, 5.2, 62, '51.53%'])

Sorted by: attribute5
  Column    attribute1    attribute2    attribute3    attribute4  attribute5
--------  ------------  ------------  ------------  ------------  ------------
       1            40          1.4            5.2           124  65.53%
      96            17          9.64           5.2            62  51.53%
      94            10          4.4            2.2            12  45.53%

---

这也很有效。这也很有效。这符合所有的目标，而且非常简单。我不熟悉熊猫图书馆。如果我要定期处理JSON数据，熊猫是最可持续/最直接的方法吗？@p3hndrx它通常是用python中的各种数据结构创建表格数据和更多数据的最佳方法。如果你打算在获得数据后对数据进行任何类型的数据分析，那么我肯定会建议使用熊猫，因为熊猫是为满足所有目标而设计的，而且非常简单。我不熟悉熊猫图书馆。如果我要定期处理JSON数据，熊猫是最可持续/最直接的方法吗？@p3hndrx它通常是用python中的各种数据结构创建表格数据和更多数据的最佳方法。如果你打算在获得数据后对其进行任何类型的数据分析，那么我肯定会建议使用熊猫，因为这就是它的设计目的