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Mit Pandas lassen sich Daten aus unterschiedlichsten Quellen importieren. Wie die in einer CSV-Datei enthaltenen Werte in ein DataFrame übernommen werden können, hatte ich bereits in anderen Tutorials gezeigt. In diesem Artikel geht es nun um das Lesen von JSON-Dateien. Dafür muss Pandas auf dem System installiert sein: Der Import erfolgt mit der Zeile Die JSON-Datei kann mit der Methode … Weiterlesen …
In diesem Tutorial dreht sich alles um die Wahlen im Vereinigten Königreich vom 12. Dezember 2019. Zu welcher Sitzverteilung das Ergebnis dieser Wahl im House of Commons führte, soll mithilfe von Python visualisiert werden. Als Code-Editor nutze ich Visual Studio Code. Es ist das dritte Balkendiagramm-Beispiel. Der Code zu den vorherigen Beispielen kann auf folgenden Seiten abgerufen werden: Visual Studio … Weiterlesen …
In diesem Tutorial geht es um das Laden eines JSON-Datensatzes, um diese Daten dann in einer Excel-Datei zu speichern (mithilfe von openpyxl). JSON-Daten laden Bei dem Datensatz handelt es sich um das Ergebnis der Wahl zum Unterhaus im Vereinigten Königreich (UK General Election 2019). Diese Daten können über folgende URL abgerufen werden: https://xern-statistic.de/api/election Für den Abruf der Daten soll die … Weiterlesen …
In den bisherigen Tutorials ging es um CSV- und um Excel-Dateien. Jetzt ist JSON an der Reihe. Ziel ist es, JSON-Daten herunterzuladen und zu visualisieren. Wie auch in den anderen Beispielen zuvor, stammen die Daten von der Stadt Kiel. Diesmal geht es um die Anzahl der in Kiel zugelassenen Autos. Die Originaldaten liegen jedoch nur im CSV-Format vor: https://www.kiel.de/de/kiel_zukunft/statistik_kieler_zahlen/open_data/index.php?id=de-sh-kiel_anzahl_fahrzeuge Deswegen … Weiterlesen …