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问拆分嵌套的json中的数据以进行一些计算
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Stack Overflow用户

提问于 2021-11-11 01:27:45

回答 1查看 24关注 0票数 0

希望有人能帮我一把。我有一个嵌套的json文件，我正在尝试计算该文件的两行之间的年龄差异，仅日期格式为mm/yyyy的start_date和end_date。所以我尝试将它拆分，这样我就可以计算end_date和start_date之间的年份差异，如果超过10年，我会添加到另一个列表中。

下面是我的代码，但它打印了一个空列表，我不知道如何修复它。如有任何提示或指示，我们将不胜感激。

哦……我必须使用默认的python库，所以即使pandas会更容易，我也不能使用它。

remove_card=[] 

def datebreakdown(data_file):
    expr1 = data_file['Credit Card']['start_date']
    expr2 = data_file['Credit Card']['end_date']
    breakdown1 = expr1.split('/') 
    breakdown2 = expr2.split('/')
    card_month = int(breakdown1[0]) - int(breakdown2[0])
    card_year= int(breakdown1[1]) - int(breakdown2[1])
    if card_year >= 10:
        return True
    elif card_year == 10 and card_year > 0:
        return True
    else:
        return False

for line in data_json: #data_json is name of the json file. 
    if datebreakdown(data_file) == True:
        remove_card.append(data_file)

python

nested-json

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-11-11 01:37:26

我认为这些是你想要的条件：

    if card_year > 10:
        return True
    elif card_year == 10 and card_month > 0:
        return True
    else:
        return False

第一个条件应该是严格的>，而不是>=。第二个条件应该比较年份差恰好为10的月份。

另一个问题是，您正在以错误的顺序减去日期。你从开头减去结尾，所以它总是负的。所以这些减法应该是：

    card_month = int(breakdown2[1]) - int(breakdown1[0])
    card_year= int(breakdown2[1]) - int(breakdown1[1])

def datebreakdown(data_file):
    expr1 = data_file['Credit Card']['start_date']
    expr2 = data_file['Credit Card']['end_date']
    year1, month1 = expr1.split('/') 
    year2, month2 = expr2.split('/')
    start_date = int(year1) + int(month1)/12
    end_date = int(year2) + int(month2)/12
    return end_date - start_date > 10

DEMO

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/69922186

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