利用Python進行數據分析(2) 嘗試處理一份JSON數據並生成條形圖

1、JSON 數據準備

首先準備一份 JSON 數據，這份數據共有 3560 條內容，每條內容結構以下：

本示例主要是以 tz（timezone 時區） 這一字段的值，分析這份數據裏時區的分佈狀況。

2、將 JSON 數據轉換成 Python 字典

代碼以下：

3、統計 tz 值分佈狀況，以「時區:總數」的形式生成統計結果

要想達到這一目的，須要先將 records 轉換成 DataFrame，DataFrame 是 Pandas 裏最重要的數據結構，它能夠將數據以表格的形式表示；而後用 value_counts() 方法彙總：

4、根據統計結果生成條形圖

生成條形圖以前，爲了數據的完整，能夠給結果中缺失的時區添加一個值（這裏用Missing表示），而每條時區內容裏缺失的值也須要添加一個未知的值（這裏用Unknown表示）：

而後使用 plot() 方法既可生成條形圖：

到這裏就是一個完整的處理 JSON 數據生成統計結果和條形圖的例子；不過還能夠對這份統計結果進行進一步的處理，以獲得更加詳細的結果。

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每條數據裏還有一個 agent 值，即瀏覽器的 USER_AGENT 信息，經過這一信息能夠得知所使用的操做系統， 因此對上一步生成的統計結果還能夠按操做系統的不一樣加以區分。

agent 值：

5、將條形圖以操做系統（Windows/非Windows）加以區分

不是全部的數據都有 a 這個字段，首先過濾掉沒有 agent 值的數據； 而後根據時區和操做系統列表對數據分組，而後 對分組結果進行計數：

最後選擇出現次數最多的10個時區的數據 生成一張條形圖：

這樣就獲得了以不一樣操做系統加以區分的條形圖統計結果：