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以下是我在 base64 上解码的 Json 文件。

response={"response": [{"objcontent": [{"title": "Pressure","rowkeys": [
                    "lat",
                    "lon",
                    "Pressure"
                ],
                "rowvalues": [
                    [
                        "WxsArK0NV0A=",
                        "uaQCWFxSM0A=",
                        "ncvggc7lcUA6MVVLnZiMQH6msaA+0yhANzLp2RsZhkBwobfXt9BXQKtxbnjV+IFARq3fVqOWiEBwyyvmt+V9QDGg7k8YUHpA4IZm9W/De0A="
                    ],
                    [
                        "WxsArK0NV0A=",
                        "HqJT4w7RUkA=",
                        "BfPox4I5ikCLVYxUxWqIQIFwlJFA+IVAJeQ6gBLyhEBB0QlkoGiCQDOkvnAZUm1AkGbWKEgza0A+FCkwH4phQHwSRSY+iVRAKcvC4pRliEA="
                    ],
                    [
                        "WxsArK0NV0A=",
                        "G5rYdw0NXkA=",
                        "C9dhhIVrg0B2hCvzOoKKQMrMWhll5o5AIujgxBB0ZkD8+EipfXx0QOXh0LLycH5ATdtxKqbtdkAw66X3l/VhQLqvZBbd13FAjKl2+8UUjUA="
                    ],
                    [
                        "WxsArK0NV0A=",
                        "PTvsm55daEA=",
                        "W+wyHC12dUCrvSLM1d6BQMfay0ZjbYpAjnk4Ecc8dkDH35pL429xQPTOwkF6Z41Aci5JATkXjUBQ6Wjlp3RQQFlpNGmsNHpAFf0DUor+dUA="
                    ]]}]}]}

我解码了这些值并使用这些值绘制了一个绘图。以下是代码。

import base64
import struct
import numpy as np
import pylab as pl
for response_i in response['response']:
    for row in response_i['objcontent'][0]['rowvalues']:
        for item in row[:]:
            decoded=base64.b64decode(item)
            if len(decoded)<9:
                a=struct.unpack('d',decoded)

            else:
                decoded=base64.b64decode(item)
                a=struct.unpack('10d',decoded)
            last=np.array(a)
            pl.show(pl.plot(last))

但我想分离每个列表的值。在“行键”中有 3 个元素[ "lat", "lon", "Pressure"]，因此每个列表中有 3 个值rowvalues。

我的问题是如何将不同的值分开rowvalues并将它们添加到每组rowkeys. 所以，最后我想有 3 个列表，其中包括所有解码的值。

'lat': [WxsArK0NV0A=,WxsArK0NV0A=,WxsArK0NV0A=,WxsArK0NV0A=]

'lon': [uaQCWFxSM0A=,HqJT4w7RUkA=,G5rYdw0NXkA=,PTvsm55daEA=]

'pressure': [ncvggc7lcUA6MVVLnZiMQH6msaA+0yhANzLp2RsZhkBwobfXt9BXQKtxbnjV+IFARq3fVqOWiEBwyyvmt+V9QDGg7k8YUHpA4IZm9W/De0A=, BfPox4I5ikCLVYxUxWqIQIFwlJFA+IVAJeQ6gBLyhEBB0QlkoGiCQDOkvnAZUm1AkGbWKEgza0A+FCkwH4phQHwSRSY+iVRAKcvC4pRliEA=, C9dhhIVrg0B2hCvzOoKKQMrMWhll5o5AIujgxBB0ZkD8+EipfXx0QOXh0LLycH5ATdtxKqbtdkAw66X3l/VhQLqvZBbd13FAjKl2+8UUjUA=, W+wyHC12dUCrvSLM1d6BQMfay0ZjbYpAjnk4Ecc8dkDH35pL429xQPTOwkF6Z41Aci5JATkXjUBQ6Wjlp3RQQFlpNGmsNHpAFf0DUor+dUA=]
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一种方法是手动对数据进行排序，如下所示：

from collections import defaultdict
from base64 import b64decode
import json

d = defaultdict(list)

js = ''
with open(json_file) as f:
    js = b64decode(f.read()).decode()
js = json.loads(js)

response = js['response']['obj_content'][0] 
for i, col_name in enumerate(response['row_keys']):
    for row_val in ['row_values']:
        d[col_name].append(row_val[i])

defaultdictlist当调用以前不存在的键时自动创建一个新键，这使您的代码更加简洁。

另一种选择是像这样使用pandas.DataFrame和加载数据：

import pandas as pd
response = json_file['response']['obj_content'][0]
df = pd.DataFrame(response['row_values'], columns= response['row_keys'])

巧妙的pandas是，它的功能非常广泛。例如，您可以使用之前创建的数据来绘制数据，DataFrame如下所示：

df.plot()
于 2016-12-06T12:45:57.530 回答