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我有以下,非常基本的代码抛出; TypeError:JSON对象必须是str,而不是'bytes'

import requests
import json

url = 'my url'
user = 'my user'
pwd = 'my password'

response = requests.get(url, auth=(user, pwd))

if(myResponse.ok):
    Data = json.loads(myResponse.content)

我尝试将解码设置为Data变量,如下所示,但它会抛出相同的错误; jData = json.loads(myResponse.content).decode('utf-8')

有什么建议？

我正在使用Python来解析特定值的一些JSON数据.具体来说,我想提出以下内容:

• AUTHOR_ID
• created_at
• 上市

Python代码看起来像;

import json
import requests

# Set the request parameters
url = 'https:<MYURL.json'
user = 'MY_USER'
pwd = 'MY_PWD'

# Do the HTTP get request
response = requests.get(url, auth=(user, pwd))

# Check for HTTP codes other than 200
if response.status_code != 200: 
print('Status:', response.status_code, 'Problem with the request. Exiting.')
exit()

# Decode the JSON response
data = response.json()

# Print each value

field_list = data['audits']
for fields in field_list:
print(fields['author_id'])
print(fields['created_at'])
print(fields['events']['public'])
print '\n'

我的代码错误:

File …

这是我的数据框：

email            title       id
---------------------------------
balh@blah.com    Title a    123
blah@gmail.com   Title b    824
new@blah.com     Title a    179

我打电话；

counts = merged_df['title'].value_counts()

返回：

Title a  2
Title b  1

我想要做的是返回所有标题的所有计数的总和。因此，在本例中，我想返回值 3。

我有以下pandas数据帧;

a = [['01', '12345', 'null'], ['02', '78910', '9870'], ['01', '23456', 'null'],['01', '98765', '8760']]

df_a = pd.DataFrame(a, columns=['id', 'order', 'location'])

我需要计算每个ID发生的NULL值(NULL是一个字符串)的数量.结果看起来像;

id   null_count
01    02

我可以使用groupby获得基本计数:

new_df = df_a.groupby(['id', 'location'])['id'].count()

但结果返回的不仅仅是NULL值;

id  location
01  8760        1
    null        2
02  9870        1