寻求可分析REST返回JSON数据属性计数的工具或方案

我通过REST接口获取到了包含大量记录的数组数据，想要找到一款能按属性统计计数的工具，功能类似Excel的数据透视表或者SQL的计数查询；如果没有合适的工具，也打算借此学习Python来实现这个需求。

接口返回数据示例 #

{
  "instances": [
    {
      "attributes": {
        "AccountID": 1234,
        "Company": "Acme Corp.",
        ...
      }
    }
  ]
}

期望的统计结果 #

工具推荐 #

• Excel：直接把JSON数据导入Excel（路径：数据>获取外部数据>从JSON），插入数据透视表，选择Company作为行标签，对记录计数即可，操作简单，适合不熟悉代码的场景。
• Tableau Public：支持导入JSON数据源，拖拽字段就能快速生成统计视图，可视化效果好，适合需要直观展示结果的情况。
• jq（命令行工具）：习惯用命令行的话，jq可以直接处理JSON数据，一行命令完成按Company统计计数：

  jq '[.instances[] | .attributes.Company] | group_by(.) | map({Company: .[0], Count: length})' your_data.json
  

Python实现方案 #

如果想通过学习Python来实现，用pandas库最便捷，步骤如下：

1. 安装pandas：

   pip install pandas
   

2. 编写代码：

   import pandas as pd
   import json
   
   # 读取JSON数据（可替换为直接处理REST接口返回的响应数据）
   with open('your_data.json', 'r') as f:
       data = json.load(f)
   
   # 提取attributes字段，转换为DataFrame
   df = pd.DataFrame([item['attributes'] for item in data['instances']])
   
   # 按Company分组统计数量
   result = df.groupby('Company').size().reset_index(name='Count')
   
   # 输出结果
   print(result)
   # 导出为CSV文件（可选）
   result.to_csv('company_count.csv', index=False)
   

这段代码将JSON数据转换为DataFrame，通过groupby和size方法实现类似SQL分组计数的效果，还能轻松导出结果文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DavidXYZ