怎么获取json中每一列的数据

json啊a值字符串数组应该 var json={ a:["aaaaa","bbbbb","ccccc"], b:["11111","22222","33333"] }; 单引号掉才数组呢 用jsona[1]访问bbbbb

希望回答能给你带来帮助,如果还又不明白的地方请追问

你的采纳是我前进的动力答题不易互相理解

1，JSP包含了JAVA代码模块和HTML模块，在这两个模块中都可以处理JSON字符串数据；

2，JAVA中处理JSON， 一般会引入第三方JAR包来处理，如常用的: netsfjson-lib, 具体用法可自查;

3, js中处理JSON， 则简单得多，可直接用JS自带的 JSONparse(jsonStr) 把json字符串转换为一个js对象, 就可以像对象一样 *** 作其中的数据了

JSON(全称为JavaScript Object Notation)

是一种轻量级的数据交换格式。它是基于JavaScript语法标准的一个子集。

JSON采用完全独立于语言的文本格式，可以很容易在各种网络、平台和程序之间传输。JSON的语法很简单，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生

成。

JSON与XML的比较

◆可读性

JSON和XML的可读性相比较而言，由于XML提供辅助的标签，更加适合人阅读和理解。

◆文件大小与传输

XML允许使用方便的标签，所以文件尺寸是要比JSON大的。而且JSON源于Javascript，所以天生的主战场是Javascript与网络，在这里，JSON有着XML无法赶超的优势。

JSON语法

1 JSON 语法是 JavaScript 对象表示法语法的子集。

•数据在名称/值对中：名称是字符串，使用双引号表示。值可以是：数字（整数或浮点数），字符串（在双引号中）,数组（在方括号中）,对象（在花括号中），true/false/null。

•数据由逗号分隔：

•花括号保存对象：对象可以包含各种数据，包括数组。

•方括号保存数组：数字可以包含对象。

例如：

{

"employees": [

{

"firstName": "Bill",

"lastName": "Gates"

},

{

"firstName": "George",

"lastName": "Bush"

}

]

}

2 如果JSON中含有转义字符，则需要转义。例如文件路径中需要使用"\\"而不是"\"。例如：{ "file":"C:\\atxt"}。

NET *** 作JSON

JSON文件读入到内存中就是字符串，NET *** 作JSON就是生成与解析JSON字符串。 *** 作JSON通常有以下几种方式：

1 原始方式：自己按照JSON的语法格式，写代码直接 *** 作JSON字符串。如非必要，应该很少人会走这条路，从头再来的。

2 通用方式：这种方式是使用开源的类库NewtonsoftJson(下载地址>

打开Chrome，在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位，使用检查功能查看网页源代码，发现拉勾网有反爬虫机制，职位信息并不在源代码里，而是保存在JSON的文件里，因此我们直接下载JSON，并使用字典方法直接读取数据。

抓取网页时，需要加上头部信息，才能获取所需的数据。

在搜索结果的第一页，我们可以从JSON里读取总职位数，按照每页15个职位，获得要爬取的页数。再使用循环按页爬取，将职位信息汇总，输出为CSV格式。

程序运行如图：

抓取结果如图：

数据清洗占数据分析工作量的大头。在拉勾网搜索深圳市的“数据分析”职位，结果得到369个职位。查看职位名称时，发现有4个实习岗位。由于我们研究的是全职岗位，所以先将实习岗位剔除。由于工作经验和工资都是字符串形式的区间，我们先用正则表达式提取数值，输出列表形式。工作经验取均值，工资取区间的四分位数值，比较接近现实。

4 词云

我们将职位福利这一列的数据汇总，生成一个字符串，按照词频生成词云实现python可视化。以下是原图和词云的对比图，可见五险一金在职位福利里出现的频率最高，平台、福利、发展空间、d性工作次之。

5 描述统计

可知，数据分析师的均值在146K，中位数在125K，算是较有前途的职业。数据分析散布在各个行业，但在高级层面上涉及到数据挖掘和机器学习，在IT业有长足的发展。

我们再来看工资的分布，这对于求职来讲是重要的参考：

工资在10-15K的职位最多，在15-20K的职位其次。个人愚见，10-15K的职位以建模为主，20K以上的职位以数据挖掘、大数据架构为主。

我们再来看职位在各区的分布：

数据分析职位有629%在南山区，有258%在福田区，剩下少数分布在龙岗区、罗湖区、宝安区、龙华新区。我们以小窥大，可知南山区和福田区是深圳市科技业的中心。

我们希望获得工资与工作经验、学历的关系，由于学历分三类，需设置3个虚拟变量：大专、本科、硕士。多元回归结果如下：

在005的显著性水平下，F值为8253，说明回归关系是显著的。t检验和对应的P值都小于005表明，工作经验和3种学历在统计上都是显著的。另外，R-squared的值为041，说明工作经验和学历仅仅解释了工资变异性的41%。这点不难理解，即使职位都叫数据分析师，实际的工作内容差异比较大，有的只是用Excel做基本分析，有的用Python、R做数据挖掘。另外，各个公司的规模和它愿意开出的工资也不尽相同。而工作内容的差异和公司的大方程度是很难单凭招聘网页上的宣传而获得实际数据，导致了模型的拟合优度不是很好这一现实。

假设你从ajax获取字符串为 ajaxString,则可以这样获取ID:

var jsonData = JSONparse(ajaxString)；

var id = jsonDataresultID;

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