一、JSON 數據準備

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

本示例主要是以 tz（timezone 時區） 這一字段的值，分析這份數據里時區的分布情況。

二、將 JSON 數據轉換成 Python 字典

代碼如下：

三、統計 tz 值分布情況，以“時區:總數”的形式生成統計結果

要想達到這一目的，需要先將 records 轉換成 DataFrame ， DataFrame 是 Pandas 里最重要的數據結構，它可以將數據以表格的形式表示；然后用 value_counts() 方法匯總：

四、根據統計結果生成條形圖

生成條形圖之前，為了數據的完整，可以給結果中缺失的時區添加一個值（這里用Missing表示），而每條時區內容里缺失的值也需要添加一個未知的值（這里用Unknown表示）：

然后使用 plot() 方法既可生成條形圖：

到這里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；不過還可以對這份統計結果進行進一步的處理，以得到更加詳細的結果。

每條數據里還有一個 agent 值，即瀏覽器的 USER_AGENT 信息，通過這一信息可以得知所使用的操作系統，所以 對上一步生成的統計結果還可以按操作系統的不同加以區分。

agent 值：

五、將條形圖以操作系統（Windows/非Windows）加以區分

不是所有的數據都有 a 這個字段，首先過濾掉沒有 agent 值的數據； 然后根據時區和操作系統列表對數據分組，然后 對分組結果進行計數：

最后選擇出現次數最多的10個時區的數據 生成一張條形圖：

這樣就得到了以不同操作系統加以區分的條形圖統計結果：

以上就是Python處理JSON數據并生成條形圖的全部內容，希望本文對大家學習Python和JSON都能有所幫助。