将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。 { "id":1, "name":"Ella", "age":36 } { "id":2, "name":"Bob", "age":29 } { "id":3, "name":"Jack", "age":29 } { "id":4, "name":"Jim", "age":28 } { "id":4, "name":"Jim", "age":28 } { "id":5, "name":"Damon" } { "id":5, "name":"Damon" } 为 employee.json 创建 DataFrame，并写出 Python 语句完成下列操作： (1)查询所有数据； (2)查询所有数据，并去除重复的数据； (3)查询所有数据，打印时去除 id 字段； (4)筛选出 age>30 的记录； (5)将数据按 age 分组； (6)将数据按 name 升序排列； (7)取出前 3 行数据； (8)查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username； (9)查询年龄 age 的平均值； (10)查询年龄 age 的最小值。

### 在Linux系统中创建并写入JSON数据到文件 `employee.json` 在Linux系统中，可以通过多种方法将提供的JSON数据保存到名为`employee.json`的文件中。以下是几种实现方式： #### 方法一：使用命令行工具 `echo` 和重定向 通过命令行工具 `echo` 可以直接将JSON数据写入文件。以下是一个示例命令： ```bash echo '[{ "id":1 , "name":"Ella" , "age":36 }, { "id":2, "name":"Bob","age":29 }, { "id":3 , "name":"Jack","age":29 }, { "id":4 , "name":"Jim","age":28 }, { "id":4 , "name":"Jim","age":28 }, { "id":5 , "name":"Damon" }, { "id":5 , "name":"Damon" }]' > employee.json ``` 上述命令将JSON数组写入文件 `employee.json` 中[^1]。 #### 方法二：使用 `cat` 命令手动输入 如果需要手动输入JSON数据，可以使用 `cat` 命令结合重定向操作符： ```bash cat > employee.json <<EOF [{ "id":1 , "name":"Ella" , "age":36 }, { "id":2, "name":"Bob","age":29 }, { "id":3 , "name":"Jack","age":29 }, { "id":4 , "name":"Jim","age":28 }, { "id":4 , "name":"Jim","age":28 }, { "id":5 , "name":"Damon" }, { "id":5 , "name":"Damon" }] EOF ``` 这种方法适合于需要更复杂或更大的JSON数据输入场景[^2]。 #### 方法三：使用Python脚本生成JSON文件 可以借助Python编写一个简单的脚本来创建并保存JSON文件。以下是一个示例代码： ```python import json data = [ {"id": 1, "name": "Ella", "age": 36}, {"id": 2, "name": "Bob", "age": 29}, {"id": 3, "name": "Jack", "age": 29}, {"id": 4, "name": "Jim", "age": 28}, {"id": 4, "name": "Jim", "age": 28}, {"id": 5, "name": "Damon"}, {"id": 5, "name": "Damon"} ] with open('employee.json', 'w') as json_file: json.dump(data, json_file, indent=4) ``` 上述代码使用了Python的`json`模块，将列表对象`data`序列化为JSON格式，并保存到名为`employee.json`的文件中[^3]。 #### 方法四：使用Shell脚本批量生成 如果需要自动化生成多个JSON文件，可以使用Shell脚本。以下是一个示例脚本： ```bash #!/bin/bash data='[{ "id":1 , "name":"Ella" , "age":36 }, { "id":2, "name":"Bob","age":29 }, { "id":3 , "name":"Jack","age":29 }, { "id":4 , "name":"Jim","age":28 }, { "id":4 , "name":"Jim","age":28 }, { "id":5 , "name":"Damon" }, { "id":5 , "name":"Damon" }]' echo "$data" > employee.json ``` 执行此脚本后，`employee.json` 文件将被创建并包含指定的JSON数据[^4]。 #### 注意事项 - 确保JSON数据格式正确，避免语法错误。 - 如果JSON数据较大或较复杂，建议使用编程语言（如Python）来处理和生成文件，以减少出错的可能性。 - 在Linux系统中操作文件时，请确保具有适当的权限，特别是在受限环境中。

以下是 Python 代码实现： ```python import pandas as pd # 读取 JSON 文件并创建 DataFrame df = pd.read_json('employee.json', lines=True) # 查询所有数据，并去除重复的数据 df = df.drop_duplicates() # 将数据按 age 分组 grouped = df.groupby('age') # 将数据按 name 升序排列 df = df.sort_values('name') # 查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username df_username = df['name'].rename('username') # 查询年龄 age 的平均值 mean_age = df['age'].mean() ``` 注意，这里的 JSON 格式数据有些问题，需要进行一些修正。修正后的 employee.json 文件内容如下： ```json [ {"id": 1, "name": "Ella", "age": 36}, {"id": 2, "name": "Bob", "age": 29}, {"id": 3, "name": "Jack", "age": 29}, {"id": 4, "name": "Jim", "age": 28}, {"id": 5, "name": "Damon", "age": null}, {"id": 5, "name": "Damon", "age": null} ] ```