In [1]:
df=pd.read_html(r'https://hu.wikipedia.org/wiki/A_2018._%C3%A9vi_t%C3%A9li_olimpiai_j%C3%A1t%C3%A9kok_%C3%A9remt%C3%A1bl%C3%A1zata')
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-97ea7e2511ae> in <module>()
----> 1 df=pd.read_html(r'https://hu.wikipedia.org/wiki/A_2018._%C3%A9vi_t%C3%A9li_olimpiai_j%C3%A1t%C3%A9kok_%C3%A9remt%C3%A1bl%C3%A1zata')
NameError: name 'pd' is not defined
In [2]:
import pandas as pd
In [3]:
import numpy as np
In [7]:
dfs=pd.read_html(r'https://hu.wikipedia.org/wiki/A_2018._%C3%A9vi_t%C3%A9li_olimpiai_j%C3%A1t%C3%A9kok_%C3%A9remt%C3%A1bl%C3%A1zata')
In [8]:
dfs[1]
Out[8]:
0
1
2
3
4
5
0
A 2018. évi téli olimpiai játékok éremtáblázata
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
31
NaN
Liechtenstein (LIE)
0
0
1
1
32
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
33
Összesen
103
102
102
307
NaN
In [9]:
df=dfs[1]
In [10]:
df
Out[10]:
0
1
2
3
4
5
0
A 2018. évi téli olimpiai játékok éremtáblázata
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
31
NaN
Liechtenstein (LIE)
0
0
1
1
32
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
33
Összesen
103
102
102
307
NaN
In [11]:
df.loc[0]
Out[11]:
0 A 2018. évi téli olimpiai játékok éremtáblázata
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
Name: 0, dtype: object
In [12]:
df.loc[1]
Out[12]:
0 NaN
1 Ország
2 Arany
3 Ezüst
4 Bronz
5 Összesen
Name: 1, dtype: object
In [13]:
df.columns
Out[13]:
Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')
In [14]:
df.columns=df.loc[1]
In [15]:
df
Out[15]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
0
A 2018. évi téli olimpiai játékok éremtáblázata
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1
NaN
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
31
NaN
Liechtenstein (LIE)
0
0
1
1
32
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
33
Összesen
103
102
102
307
NaN
In [16]:
df[2:31]
Out[16]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
In [35]:
df=df[2:31]
In [62]:
enyim
Out[62]:
'{"2":{"null":"1.","Orsz\\u00e1g":"Norv\\u00e9gia\\u00a0(NOR)","Arany":14,"Ez\\u00fcst":14,"Bronz":11,"\\u00d6sszesen":"39","Orszag":"Norv\\u00e9gia\\u00a0(NOR)"},"3":{"null":"2.","Orsz\\u00e1g":"N\\u00e9metorsz\\u00e1g\\u00a0(GER)","Arany":14,"Ez\\u00fcst":10,"Bronz":7,"\\u00d6sszesen":"31","Orszag":"N\\u00e9metorsz\\u00e1g\\u00a0(GER)"},"4":{"null":"3.","Orsz\\u00e1g":"Kanada\\u00a0(CAN)","Arany":11,"Ez\\u00fcst":8,"Bronz":10,"\\u00d6sszesen":"29","Orszag":"Kanada\\u00a0(CAN)"},"5":{"null":"4.","Orsz\\u00e1g":"Egyes\\u00fclt \\u00c1llamok\\u00a0(USA)","Arany":9,"Ez\\u00fcst":8,"Bronz":6,"\\u00d6sszesen":"23","Orszag":"Egyes\\u00fclt \\u00c1llamok\\u00a0(USA)"},"6":{"null":"5.","Orsz\\u00e1g":"Hollandia\\u00a0(NED)","Arany":8,"Ez\\u00fcst":6,"Bronz":6,"\\u00d6sszesen":"20","Orszag":"Hollandia\\u00a0(NED)"},"7":{"null":"6.","Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e9dorsz\\u00e1g\\u00a0(SWE)","Arany":7,"Ez\\u00fcst":6,"Bronz":1,"\\u00d6sszesen":"14","Orszag":"Sv\\u00e9dorsz\\u00e1g\\u00a0(SWE)"},"8":{"null":"7.","Orsz\\u00e1g":"D\\u00e9l-Korea\\u00a0(KOR)","Arany":5,"Ez\\u00fcst":8,"Bronz":4,"\\u00d6sszesen":"17","Orszag":"D\\u00e9l-Korea\\u00a0(KOR)"},"9":{"null":"8.","Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e1jc\\u00a0(SUI)","Arany":5,"Ez\\u00fcst":6,"Bronz":4,"\\u00d6sszesen":"15","Orszag":"Sv\\u00e1jc\\u00a0(SUI)"},"10":{"null":"9.","Orsz\\u00e1g":"Franciaorsz\\u00e1g\\u00a0(FRA)","Arany":5,"Ez\\u00fcst":4,"Bronz":6,"\\u00d6sszesen":"15","Orszag":"Franciaorsz\\u00e1g\\u00a0(FRA)"},"11":{"null":"10.","Orsz\\u00e1g":"Ausztria\\u00a0(AUT)","Arany":5,"Ez\\u00fcst":3,"Bronz":6,"\\u00d6sszesen":"14","Orszag":"Ausztria\\u00a0(AUT)"},"12":{"null":"11.","Orsz\\u00e1g":"Jap\\u00e1n\\u00a0(JPN)","Arany":4,"Ez\\u00fcst":5,"Bronz":4,"\\u00d6sszesen":"13","Orszag":"Jap\\u00e1n\\u00a0(JPN)"},"13":{"null":"12.","Orsz\\u00e1g":"Olaszorsz\\u00e1g\\u00a0(ITA)","Arany":3,"Ez\\u00fcst":2,"Bronz":5,"\\u00d6sszesen":"10","Orszag":"Olaszorsz\\u00e1g\\u00a0(ITA)"},"14":{"null":"13.","Orsz\\u00e1g":"Olimpikonok Oroszorsz\\u00e1gb\\u00f3l\\u00a0(OAR)","Arany":2,"Ez\\u00fcst":6,"Bronz":9,"\\u00d6sszesen":"17","Orszag":"Olimpikonok Oroszorsz\\u00e1gb\\u00f3l\\u00a0(OAR)"},"15":{"null":"14.","Orsz\\u00e1g":"Csehorsz\\u00e1g\\u00a0(CZE)","Arany":2,"Ez\\u00fcst":2,"Bronz":3,"\\u00d6sszesen":"7","Orszag":"Csehorsz\\u00e1g\\u00a0(CZE)"},"16":{"null":"15.","Orsz\\u00e1g":"Feh\\u00e9roroszorsz\\u00e1g\\u00a0(BLR)","Arany":2,"Ez\\u00fcst":1,"Bronz":0,"\\u00d6sszesen":"3","Orszag":"Feh\\u00e9roroszorsz\\u00e1g\\u00a0(BLR)"},"17":{"null":"16.","Orsz\\u00e1g":"K\\u00edna\\u00a0(CHN)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":6,"Bronz":2,"\\u00d6sszesen":"9","Orszag":"K\\u00edna\\u00a0(CHN)"},"18":{"null":"17.","Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e1kia\\u00a0(SVK)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":2,"Bronz":0,"\\u00d6sszesen":"3","Orszag":"Szlov\\u00e1kia\\u00a0(SVK)"},"19":{"null":"18.","Orsz\\u00e1g":"Finnorsz\\u00e1g\\u00a0(FIN)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":1,"Bronz":4,"\\u00d6sszesen":"6","Orszag":"Finnorsz\\u00e1g\\u00a0(FIN)"},"20":{"null":null,"Orsz\\u00e1g":"Nagy-Britannia\\u00a0(GBR)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":4,"\\u00d6sszesen":"5","Orszag":"Nagy-Britannia\\u00a0(GBR)"},"21":{"null":"20.","Orsz\\u00e1g":"Lengyelorsz\\u00e1g\\u00a0(POL)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":1,"\\u00d6sszesen":"2","Orszag":"Lengyelorsz\\u00e1g\\u00a0(POL)"},"22":{"null":"21.","Orsz\\u00e1g":"Magyarorsz\\u00e1g\\u00a0(HUN)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":0,"\\u00d6sszesen":"1","Orszag":"Magyarorsz\\u00e1g\\u00a0(HUN)"},"23":{"null":null,"Orsz\\u00e1g":"Ukrajna\\u00a0(UKR)","Arany":1,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":0,"\\u00d6sszesen":"1","Orszag":"Ukrajna\\u00a0(UKR)"},"24":{"null":"23.","Orsz\\u00e1g":"Ausztr\\u00e1lia\\u00a0(AUS)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":2,"Bronz":1,"\\u00d6sszesen":"3","Orszag":"Ausztr\\u00e1lia\\u00a0(AUS)"},"25":{"null":"24.","Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e9nia\\u00a0(SLO)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":1,"Bronz":1,"\\u00d6sszesen":"2","Orszag":"Szlov\\u00e9nia\\u00a0(SLO)"},"26":{"null":"25.","Orsz\\u00e1g":"Belgium\\u00a0(BEL)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":1,"Bronz":0,"\\u00d6sszesen":"1","Orszag":"Belgium\\u00a0(BEL)"},"27":{"null":"26.","Orsz\\u00e1g":"Spanyolorsz\\u00e1g\\u00a0(ESP)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":2,"\\u00d6sszesen":"2","Orszag":"Spanyolorsz\\u00e1g\\u00a0(ESP)"},"28":{"null":null,"Orsz\\u00e1g":"\\u00daj-Z\\u00e9land\\u00a0(NZL)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":2,"\\u00d6sszesen":"2","Orszag":"\\u00daj-Z\\u00e9land\\u00a0(NZL)"},"29":{"null":"28.","Orsz\\u00e1g":"Kazahszt\\u00e1n\\u00a0(KAZ)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":1,"\\u00d6sszesen":"1","Orszag":"Kazahszt\\u00e1n\\u00a0(KAZ)"},"30":{"null":null,"Orsz\\u00e1g":"Lettorsz\\u00e1g\\u00a0(LAT)","Arany":0,"Ez\\u00fcst":0,"Bronz":1,"\\u00d6sszesen":"1","Orszag":"Lettorsz\\u00e1g\\u00a0(LAT)"}}'
In [113]:
enyimjson=json.loads(enyim)
In [24]:
import json
In [71]:
enyimjson=json.loads(enyim)
In [64]:
enyimjson
Out[64]:
{'10': {'Arany': 5,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 4,
'Orszag': 'Franciaország\xa0(FRA)',
'Ország': 'Franciaország\xa0(FRA)',
'null': '9.',
'Összesen': '15'},
'11': {'Arany': 5,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 3,
'Orszag': 'Ausztria\xa0(AUT)',
'Ország': 'Ausztria\xa0(AUT)',
'null': '10.',
'Összesen': '14'},
'12': {'Arany': 4,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 5,
'Orszag': 'Japán\xa0(JPN)',
'Ország': 'Japán\xa0(JPN)',
'null': '11.',
'Összesen': '13'},
'13': {'Arany': 3,
'Bronz': 5,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Olaszország\xa0(ITA)',
'Ország': 'Olaszország\xa0(ITA)',
'null': '12.',
'Összesen': '10'},
'14': {'Arany': 2,
'Bronz': 9,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)',
'Ország': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)',
'null': '13.',
'Összesen': '17'},
'15': {'Arany': 2,
'Bronz': 3,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Csehország\xa0(CZE)',
'Ország': 'Csehország\xa0(CZE)',
'null': '14.',
'Összesen': '7'},
'16': {'Arany': 2,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)',
'Ország': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)',
'null': '15.',
'Összesen': '3'},
'17': {'Arany': 1,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Kína\xa0(CHN)',
'Ország': 'Kína\xa0(CHN)',
'null': '16.',
'Összesen': '9'},
'18': {'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Szlovákia\xa0(SVK)',
'Ország': 'Szlovákia\xa0(SVK)',
'null': '17.',
'Összesen': '3'},
'19': {'Arany': 1,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Finnország\xa0(FIN)',
'Ország': 'Finnország\xa0(FIN)',
'null': '18.',
'Összesen': '6'},
'2': {'Arany': 14,
'Bronz': 11,
'Ezüst': 14,
'Orszag': 'Norvégia\xa0(NOR)',
'Ország': 'Norvégia\xa0(NOR)',
'null': '1.',
'Összesen': '39'},
'20': {'Arany': 1,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)',
'Ország': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)',
'null': None,
'Összesen': '5'},
'21': {'Arany': 1,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Lengyelország\xa0(POL)',
'Ország': 'Lengyelország\xa0(POL)',
'null': '20.',
'Összesen': '2'},
'22': {'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Magyarország\xa0(HUN)',
'Ország': 'Magyarország\xa0(HUN)',
'null': '21.',
'Összesen': '1'},
'23': {'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Ukrajna\xa0(UKR)',
'Ország': 'Ukrajna\xa0(UKR)',
'null': None,
'Összesen': '1'},
'24': {'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Ausztrália\xa0(AUS)',
'Ország': 'Ausztrália\xa0(AUS)',
'null': '23.',
'Összesen': '3'},
'25': {'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Szlovénia\xa0(SLO)',
'Ország': 'Szlovénia\xa0(SLO)',
'null': '24.',
'Összesen': '2'},
'26': {'Arany': 0,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Belgium\xa0(BEL)',
'Ország': 'Belgium\xa0(BEL)',
'null': '25.',
'Összesen': '1'},
'27': {'Arany': 0,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Spanyolország\xa0(ESP)',
'Ország': 'Spanyolország\xa0(ESP)',
'null': '26.',
'Összesen': '2'},
'28': {'Arany': 0,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Új-Zéland\xa0(NZL)',
'Ország': 'Új-Zéland\xa0(NZL)',
'null': None,
'Összesen': '2'},
'29': {'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)',
'Ország': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)',
'null': '28.',
'Összesen': '1'},
'3': {'Arany': 14,
'Bronz': 7,
'Ezüst': 10,
'Orszag': 'Németország\xa0(GER)',
'Ország': 'Németország\xa0(GER)',
'null': '2.',
'Összesen': '31'},
'30': {'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Lettország\xa0(LAT)',
'Ország': 'Lettország\xa0(LAT)',
'null': None,
'Összesen': '1'},
'4': {'Arany': 11,
'Bronz': 10,
'Ezüst': 8,
'Orszag': 'Kanada\xa0(CAN)',
'Ország': 'Kanada\xa0(CAN)',
'null': '3.',
'Összesen': '29'},
'5': {'Arany': 9,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 8,
'Orszag': 'Egyesült Államok\xa0(USA)',
'Ország': 'Egyesült Államok\xa0(USA)',
'null': '4.',
'Összesen': '23'},
'6': {'Arany': 8,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Hollandia\xa0(NED)',
'Ország': 'Hollandia\xa0(NED)',
'null': '5.',
'Összesen': '20'},
'7': {'Arany': 7,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Svédország\xa0(SWE)',
'Ország': 'Svédország\xa0(SWE)',
'null': '6.',
'Összesen': '14'},
'8': {'Arany': 5,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 8,
'Orszag': 'Dél-Korea\xa0(KOR)',
'Ország': 'Dél-Korea\xa0(KOR)',
'null': '7.',
'Összesen': '17'},
'9': {'Arany': 5,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Svájc\xa0(SUI)',
'Ország': 'Svájc\xa0(SUI)',
'null': '8.',
'Összesen': '15'}}
In [65]:
enyimjson.values()
Out[65]:
dict_values([{'null': '1.', 'Ország': 'Norvégia\xa0(NOR)', 'Arany': 14, 'Ezüst': 14, 'Bronz': 11, 'Összesen': '39', 'Orszag': 'Norvégia\xa0(NOR)'}, {'null': '2.', 'Ország': 'Németország\xa0(GER)', 'Arany': 14, 'Ezüst': 10, 'Bronz': 7, 'Összesen': '31', 'Orszag': 'Németország\xa0(GER)'}, {'null': '3.', 'Ország': 'Kanada\xa0(CAN)', 'Arany': 11, 'Ezüst': 8, 'Bronz': 10, 'Összesen': '29', 'Orszag': 'Kanada\xa0(CAN)'}, {'null': '4.', 'Ország': 'Egyesült Államok\xa0(USA)', 'Arany': 9, 'Ezüst': 8, 'Bronz': 6, 'Összesen': '23', 'Orszag': 'Egyesült Államok\xa0(USA)'}, {'null': '5.', 'Ország': 'Hollandia\xa0(NED)', 'Arany': 8, 'Ezüst': 6, 'Bronz': 6, 'Összesen': '20', 'Orszag': 'Hollandia\xa0(NED)'}, {'null': '6.', 'Ország': 'Svédország\xa0(SWE)', 'Arany': 7, 'Ezüst': 6, 'Bronz': 1, 'Összesen': '14', 'Orszag': 'Svédország\xa0(SWE)'}, {'null': '7.', 'Ország': 'Dél-Korea\xa0(KOR)', 'Arany': 5, 'Ezüst': 8, 'Bronz': 4, 'Összesen': '17', 'Orszag': 'Dél-Korea\xa0(KOR)'}, {'null': '8.', 'Ország': 'Svájc\xa0(SUI)', 'Arany': 5, 'Ezüst': 6, 'Bronz': 4, 'Összesen': '15', 'Orszag': 'Svájc\xa0(SUI)'}, {'null': '9.', 'Ország': 'Franciaország\xa0(FRA)', 'Arany': 5, 'Ezüst': 4, 'Bronz': 6, 'Összesen': '15', 'Orszag': 'Franciaország\xa0(FRA)'}, {'null': '10.', 'Ország': 'Ausztria\xa0(AUT)', 'Arany': 5, 'Ezüst': 3, 'Bronz': 6, 'Összesen': '14', 'Orszag': 'Ausztria\xa0(AUT)'}, {'null': '11.', 'Ország': 'Japán\xa0(JPN)', 'Arany': 4, 'Ezüst': 5, 'Bronz': 4, 'Összesen': '13', 'Orszag': 'Japán\xa0(JPN)'}, {'null': '12.', 'Ország': 'Olaszország\xa0(ITA)', 'Arany': 3, 'Ezüst': 2, 'Bronz': 5, 'Összesen': '10', 'Orszag': 'Olaszország\xa0(ITA)'}, {'null': '13.', 'Ország': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)', 'Arany': 2, 'Ezüst': 6, 'Bronz': 9, 'Összesen': '17', 'Orszag': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)'}, {'null': '14.', 'Ország': 'Csehország\xa0(CZE)', 'Arany': 2, 'Ezüst': 2, 'Bronz': 3, 'Összesen': '7', 'Orszag': 'Csehország\xa0(CZE)'}, {'null': '15.', 'Ország': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)', 'Arany': 2, 'Ezüst': 1, 'Bronz': 0, 'Összesen': '3', 'Orszag': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)'}, {'null': '16.', 'Ország': 'Kína\xa0(CHN)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 6, 'Bronz': 2, 'Összesen': '9', 'Orszag': 'Kína\xa0(CHN)'}, {'null': '17.', 'Ország': 'Szlovákia\xa0(SVK)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 2, 'Bronz': 0, 'Összesen': '3', 'Orszag': 'Szlovákia\xa0(SVK)'}, {'null': '18.', 'Ország': 'Finnország\xa0(FIN)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 1, 'Bronz': 4, 'Összesen': '6', 'Orszag': 'Finnország\xa0(FIN)'}, {'null': None, 'Ország': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 4, 'Összesen': '5', 'Orszag': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)'}, {'null': '20.', 'Ország': 'Lengyelország\xa0(POL)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 1, 'Összesen': '2', 'Orszag': 'Lengyelország\xa0(POL)'}, {'null': '21.', 'Ország': 'Magyarország\xa0(HUN)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 0, 'Összesen': '1', 'Orszag': 'Magyarország\xa0(HUN)'}, {'null': None, 'Ország': 'Ukrajna\xa0(UKR)', 'Arany': 1, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 0, 'Összesen': '1', 'Orszag': 'Ukrajna\xa0(UKR)'}, {'null': '23.', 'Ország': 'Ausztrália\xa0(AUS)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 2, 'Bronz': 1, 'Összesen': '3', 'Orszag': 'Ausztrália\xa0(AUS)'}, {'null': '24.', 'Ország': 'Szlovénia\xa0(SLO)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 1, 'Bronz': 1, 'Összesen': '2', 'Orszag': 'Szlovénia\xa0(SLO)'}, {'null': '25.', 'Ország': 'Belgium\xa0(BEL)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 1, 'Bronz': 0, 'Összesen': '1', 'Orszag': 'Belgium\xa0(BEL)'}, {'null': '26.', 'Ország': 'Spanyolország\xa0(ESP)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 2, 'Összesen': '2', 'Orszag': 'Spanyolország\xa0(ESP)'}, {'null': None, 'Ország': 'Új-Zéland\xa0(NZL)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 2, 'Összesen': '2', 'Orszag': 'Új-Zéland\xa0(NZL)'}, {'null': '28.', 'Ország': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 1, 'Összesen': '1', 'Orszag': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)'}, {'null': None, 'Ország': 'Lettország\xa0(LAT)', 'Arany': 0, 'Ezüst': 0, 'Bronz': 1, 'Összesen': '1', 'Orszag': 'Lettország\xa0(LAT)'}])
In [114]:
list(enyimjson.values())
Out[114]:
[{'Arany': 14,
'Bronz': 11,
'Ezüst': 14,
'Ország': 'Norvégia\xa0(NOR)',
'null': '1.',
'Összesen': '39'},
{'Arany': 14,
'Bronz': 7,
'Ezüst': 10,
'Ország': 'Németország\xa0(GER)',
'null': '2.',
'Összesen': '31'},
{'Arany': 11,
'Bronz': 10,
'Ezüst': 8,
'Ország': 'Kanada\xa0(CAN)',
'null': '3.',
'Összesen': '29'},
{'Arany': 9,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 8,
'Ország': 'Egyesült Államok\xa0(USA)',
'null': '4.',
'Összesen': '23'},
{'Arany': 8,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 6,
'Ország': 'Hollandia\xa0(NED)',
'null': '5.',
'Összesen': '20'},
{'Arany': 7,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 6,
'Ország': 'Svédország\xa0(SWE)',
'null': '6.',
'Összesen': '14'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 8,
'Ország': 'Dél-Korea\xa0(KOR)',
'null': '7.',
'Összesen': '17'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 6,
'Ország': 'Svájc\xa0(SUI)',
'null': '8.',
'Összesen': '15'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 4,
'Ország': 'Franciaország\xa0(FRA)',
'null': '9.',
'Összesen': '15'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 3,
'Ország': 'Ausztria\xa0(AUT)',
'null': '10.',
'Összesen': '14'},
{'Arany': 4,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 5,
'Ország': 'Japán\xa0(JPN)',
'null': '11.',
'Összesen': '13'},
{'Arany': 3,
'Bronz': 5,
'Ezüst': 2,
'Ország': 'Olaszország\xa0(ITA)',
'null': '12.',
'Összesen': '10'},
{'Arany': 2,
'Bronz': 9,
'Ezüst': 6,
'Ország': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)',
'null': '13.',
'Összesen': '17'},
{'Arany': 2,
'Bronz': 3,
'Ezüst': 2,
'Ország': 'Csehország\xa0(CZE)',
'null': '14.',
'Összesen': '7'},
{'Arany': 2,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 1,
'Ország': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)',
'null': '15.',
'Összesen': '3'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 6,
'Ország': 'Kína\xa0(CHN)',
'null': '16.',
'Összesen': '9'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 2,
'Ország': 'Szlovákia\xa0(SVK)',
'null': '17.',
'Összesen': '3'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 1,
'Ország': 'Finnország\xa0(FIN)',
'null': '18.',
'Összesen': '6'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)',
'null': None,
'Összesen': '5'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Lengyelország\xa0(POL)',
'null': '20.',
'Összesen': '2'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Magyarország\xa0(HUN)',
'null': '21.',
'Összesen': '1'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Ukrajna\xa0(UKR)',
'null': None,
'Összesen': '1'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 2,
'Ország': 'Ausztrália\xa0(AUS)',
'null': '23.',
'Összesen': '3'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 1,
'Ország': 'Szlovénia\xa0(SLO)',
'null': '24.',
'Összesen': '2'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 1,
'Ország': 'Belgium\xa0(BEL)',
'null': '25.',
'Összesen': '1'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Spanyolország\xa0(ESP)',
'null': '26.',
'Összesen': '2'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Új-Zéland\xa0(NZL)',
'null': None,
'Összesen': '2'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)',
'null': '28.',
'Összesen': '1'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Ország': 'Lettország\xa0(LAT)',
'null': None,
'Összesen': '1'}]
In [115]:
jsonlista=list(enyimjson.values())
In [67]:
jsonlista
Out[67]:
[{'Arany': 14,
'Bronz': 11,
'Ezüst': 14,
'Orszag': 'Norvégia\xa0(NOR)',
'Ország': 'Norvégia\xa0(NOR)',
'null': '1.',
'Összesen': '39'},
{'Arany': 14,
'Bronz': 7,
'Ezüst': 10,
'Orszag': 'Németország\xa0(GER)',
'Ország': 'Németország\xa0(GER)',
'null': '2.',
'Összesen': '31'},
{'Arany': 11,
'Bronz': 10,
'Ezüst': 8,
'Orszag': 'Kanada\xa0(CAN)',
'Ország': 'Kanada\xa0(CAN)',
'null': '3.',
'Összesen': '29'},
{'Arany': 9,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 8,
'Orszag': 'Egyesült Államok\xa0(USA)',
'Ország': 'Egyesült Államok\xa0(USA)',
'null': '4.',
'Összesen': '23'},
{'Arany': 8,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Hollandia\xa0(NED)',
'Ország': 'Hollandia\xa0(NED)',
'null': '5.',
'Összesen': '20'},
{'Arany': 7,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Svédország\xa0(SWE)',
'Ország': 'Svédország\xa0(SWE)',
'null': '6.',
'Összesen': '14'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 8,
'Orszag': 'Dél-Korea\xa0(KOR)',
'Ország': 'Dél-Korea\xa0(KOR)',
'null': '7.',
'Összesen': '17'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Svájc\xa0(SUI)',
'Ország': 'Svájc\xa0(SUI)',
'null': '8.',
'Összesen': '15'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 4,
'Orszag': 'Franciaország\xa0(FRA)',
'Ország': 'Franciaország\xa0(FRA)',
'null': '9.',
'Összesen': '15'},
{'Arany': 5,
'Bronz': 6,
'Ezüst': 3,
'Orszag': 'Ausztria\xa0(AUT)',
'Ország': 'Ausztria\xa0(AUT)',
'null': '10.',
'Összesen': '14'},
{'Arany': 4,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 5,
'Orszag': 'Japán\xa0(JPN)',
'Ország': 'Japán\xa0(JPN)',
'null': '11.',
'Összesen': '13'},
{'Arany': 3,
'Bronz': 5,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Olaszország\xa0(ITA)',
'Ország': 'Olaszország\xa0(ITA)',
'null': '12.',
'Összesen': '10'},
{'Arany': 2,
'Bronz': 9,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)',
'Ország': 'Olimpikonok Oroszországból\xa0(OAR)',
'null': '13.',
'Összesen': '17'},
{'Arany': 2,
'Bronz': 3,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Csehország\xa0(CZE)',
'Ország': 'Csehország\xa0(CZE)',
'null': '14.',
'Összesen': '7'},
{'Arany': 2,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)',
'Ország': 'Fehéroroszország\xa0(BLR)',
'null': '15.',
'Összesen': '3'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 6,
'Orszag': 'Kína\xa0(CHN)',
'Ország': 'Kína\xa0(CHN)',
'null': '16.',
'Összesen': '9'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Szlovákia\xa0(SVK)',
'Ország': 'Szlovákia\xa0(SVK)',
'null': '17.',
'Összesen': '3'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Finnország\xa0(FIN)',
'Ország': 'Finnország\xa0(FIN)',
'null': '18.',
'Összesen': '6'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 4,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)',
'Ország': 'Nagy-Britannia\xa0(GBR)',
'null': None,
'Összesen': '5'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Lengyelország\xa0(POL)',
'Ország': 'Lengyelország\xa0(POL)',
'null': '20.',
'Összesen': '2'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Magyarország\xa0(HUN)',
'Ország': 'Magyarország\xa0(HUN)',
'null': '21.',
'Összesen': '1'},
{'Arany': 1,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Ukrajna\xa0(UKR)',
'Ország': 'Ukrajna\xa0(UKR)',
'null': None,
'Összesen': '1'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 2,
'Orszag': 'Ausztrália\xa0(AUS)',
'Ország': 'Ausztrália\xa0(AUS)',
'null': '23.',
'Összesen': '3'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Szlovénia\xa0(SLO)',
'Ország': 'Szlovénia\xa0(SLO)',
'null': '24.',
'Összesen': '2'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 0,
'Ezüst': 1,
'Orszag': 'Belgium\xa0(BEL)',
'Ország': 'Belgium\xa0(BEL)',
'null': '25.',
'Összesen': '1'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Spanyolország\xa0(ESP)',
'Ország': 'Spanyolország\xa0(ESP)',
'null': '26.',
'Összesen': '2'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 2,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Új-Zéland\xa0(NZL)',
'Ország': 'Új-Zéland\xa0(NZL)',
'null': None,
'Összesen': '2'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)',
'Ország': 'Kazahsztán\xa0(KAZ)',
'null': '28.',
'Összesen': '1'},
{'Arany': 0,
'Bronz': 1,
'Ezüst': 0,
'Orszag': 'Lettország\xa0(LAT)',
'Ország': 'Lettország\xa0(LAT)',
'null': None,
'Összesen': '1'}]
In [116]:
open('ujvalami.json','w').write(json.dumps(jsonlista))
Out[116]:
3642
In [45]:
df
Out[45]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
In [46]:
df['Orszag']=df['Ország']
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [47]:
df
Out[47]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
Orszag
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
Norvégia (NOR)
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
Németország (GER)
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
Kanada (CAN)
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
Egyesült Államok (USA)
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
Hollandia (NED)
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
Svédország (SWE)
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
Dél-Korea (KOR)
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
Svájc (SUI)
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
Franciaország (FRA)
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
Ausztria (AUT)
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
Japán (JPN)
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
Olaszország (ITA)
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
Csehország (CZE)
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
Fehéroroszország (BLR)
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
Kína (CHN)
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
Szlovákia (SVK)
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
Finnország (FIN)
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
Nagy-Britannia (GBR)
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
Lengyelország (POL)
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
Magyarország (HUN)
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
Ukrajna (UKR)
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
Ausztrália (AUS)
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
Szlovénia (SLO)
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
Belgium (BEL)
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
Spanyolország (ESP)
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
Új-Zéland (NZL)
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
Kazahsztán (KAZ)
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
Lettország (LAT)
In [48]:
df['Arany']=df['Arany'].astype(int)
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [49]:
df
Out[49]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
Orszag
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
Norvégia (NOR)
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
Németország (GER)
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
Kanada (CAN)
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
Egyesült Államok (USA)
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
Hollandia (NED)
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
Svédország (SWE)
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
Dél-Korea (KOR)
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
Svájc (SUI)
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
Franciaország (FRA)
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
Ausztria (AUT)
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
Japán (JPN)
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
Olaszország (ITA)
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
Csehország (CZE)
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
Fehéroroszország (BLR)
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
Kína (CHN)
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
Szlovákia (SVK)
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
Finnország (FIN)
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
Nagy-Britannia (GBR)
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
Lengyelország (POL)
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
Magyarország (HUN)
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
Ukrajna (UKR)
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
Ausztrália (AUS)
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
Szlovénia (SLO)
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
Belgium (BEL)
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
Spanyolország (ESP)
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
Új-Zéland (NZL)
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
Kazahsztán (KAZ)
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
Lettország (LAT)
In [57]:
df['Ezüst']=df['Ezüst'].astype(int)
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [58]:
df
Out[58]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
Orszag
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
Norvégia (NOR)
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
Németország (GER)
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
Kanada (CAN)
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
Egyesült Államok (USA)
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
Hollandia (NED)
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
Svédország (SWE)
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
Dél-Korea (KOR)
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
Svájc (SUI)
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
Franciaország (FRA)
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
Ausztria (AUT)
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
Japán (JPN)
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
Olaszország (ITA)
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
Csehország (CZE)
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
Fehéroroszország (BLR)
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
Kína (CHN)
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
Szlovákia (SVK)
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
Finnország (FIN)
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
Nagy-Britannia (GBR)
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
Lengyelország (POL)
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
Magyarország (HUN)
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
Ukrajna (UKR)
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
Ausztrália (AUS)
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
Szlovénia (SLO)
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
Belgium (BEL)
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
Spanyolország (ESP)
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
Új-Zéland (NZL)
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
Kazahsztán (KAZ)
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
Lettország (LAT)
In [59]:
df['Bronz']=df['Bronz'].astype(int)
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [60]:
df
Out[60]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
Orszag
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
Norvégia (NOR)
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
Németország (GER)
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
Kanada (CAN)
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
Egyesült Államok (USA)
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
Hollandia (NED)
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
Svédország (SWE)
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
Dél-Korea (KOR)
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
Svájc (SUI)
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
Franciaország (FRA)
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
Ausztria (AUT)
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
Japán (JPN)
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
Olaszország (ITA)
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
Csehország (CZE)
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
Fehéroroszország (BLR)
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
Kína (CHN)
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
Szlovákia (SVK)
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
Finnország (FIN)
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
Nagy-Britannia (GBR)
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
Lengyelország (POL)
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
Magyarország (HUN)
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
Ukrajna (UKR)
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
Ausztrália (AUS)
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
Szlovénia (SLO)
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
Belgium (BEL)
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
Spanyolország (ESP)
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
Új-Zéland (NZL)
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
Kazahsztán (KAZ)
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
Lettország (LAT)
In [74]:
df
Out[74]:
1
nan
Ország
Arany
Ezüst
Bronz
Összesen
Orszag
2
1.
Norvégia (NOR)
14
14
11
39
Norvégia (NOR)
3
2.
Németország (GER)
14
10
7
31
Németország (GER)
4
3.
Kanada (CAN)
11
8
10
29
Kanada (CAN)
5
4.
Egyesült Államok (USA)
9
8
6
23
Egyesült Államok (USA)
6
5.
Hollandia (NED)
8
6
6
20
Hollandia (NED)
7
6.
Svédország (SWE)
7
6
1
14
Svédország (SWE)
8
7.
Dél-Korea (KOR)
5
8
4
17
Dél-Korea (KOR)
9
8.
Svájc (SUI)
5
6
4
15
Svájc (SUI)
10
9.
Franciaország (FRA)
5
4
6
15
Franciaország (FRA)
11
10.
Ausztria (AUT)
5
3
6
14
Ausztria (AUT)
12
11.
Japán (JPN)
4
5
4
13
Japán (JPN)
13
12.
Olaszország (ITA)
3
2
5
10
Olaszország (ITA)
14
13.
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
6
9
17
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
15
14.
Csehország (CZE)
2
2
3
7
Csehország (CZE)
16
15.
Fehéroroszország (BLR)
2
1
0
3
Fehéroroszország (BLR)
17
16.
Kína (CHN)
1
6
2
9
Kína (CHN)
18
17.
Szlovákia (SVK)
1
2
0
3
Szlovákia (SVK)
19
18.
Finnország (FIN)
1
1
4
6
Finnország (FIN)
20
NaN
Nagy-Britannia (GBR)
1
0
4
5
Nagy-Britannia (GBR)
21
20.
Lengyelország (POL)
1
0
1
2
Lengyelország (POL)
22
21.
Magyarország (HUN)
1
0
0
1
Magyarország (HUN)
23
NaN
Ukrajna (UKR)
1
0
0
1
Ukrajna (UKR)
24
23.
Ausztrália (AUS)
0
2
1
3
Ausztrália (AUS)
25
24.
Szlovénia (SLO)
0
1
1
2
Szlovénia (SLO)
26
25.
Belgium (BEL)
0
1
0
1
Belgium (BEL)
27
26.
Spanyolország (ESP)
0
0
2
2
Spanyolország (ESP)
28
NaN
Új-Zéland (NZL)
0
0
2
2
Új-Zéland (NZL)
29
28.
Kazahsztán (KAZ)
0
0
1
1
Kazahsztán (KAZ)
30
NaN
Lettország (LAT)
0
0
1
1
Lettország (LAT)
In [118]:
df=df.set_index('Ország')
In [119]:
a=df[['Arany']]
In [120]:
a['Tipus']='Arany'
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [121]:
b=df[['Ezüst']]
In [122]:
c=df[['Bronz']]
In [123]:
b['Tipus']='Ezust'
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [124]:
b.columns=['Erem', 'Tipus']
In [130]:
c.columns=['Erem', 'Tipus']
In [127]:
a.columns=['Erem', 'Tipus']
In [99]:
Out[99]:
Erem
Tipus
Orszag
Norvégia (NOR)
11
Bronz
Németország (GER)
7
Bronz
Kanada (CAN)
10
Bronz
Egyesült Államok (USA)
6
Bronz
Hollandia (NED)
6
Bronz
Svédország (SWE)
1
Bronz
Dél-Korea (KOR)
4
Bronz
Svájc (SUI)
4
Bronz
Franciaország (FRA)
6
Bronz
Ausztria (AUT)
6
Bronz
Japán (JPN)
4
Bronz
Olaszország (ITA)
5
Bronz
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
9
Bronz
Csehország (CZE)
3
Bronz
Fehéroroszország (BLR)
0
Bronz
Kína (CHN)
2
Bronz
Szlovákia (SVK)
0
Bronz
Finnország (FIN)
4
Bronz
Nagy-Britannia (GBR)
4
Bronz
Lengyelország (POL)
1
Bronz
Magyarország (HUN)
0
Bronz
Ukrajna (UKR)
0
Bronz
Ausztrália (AUS)
1
Bronz
Szlovénia (SLO)
1
Bronz
Belgium (BEL)
0
Bronz
Spanyolország (ESP)
2
Bronz
Új-Zéland (NZL)
2
Bronz
Kazahsztán (KAZ)
1
Bronz
Lettország (LAT)
1
Bronz
In [129]:
c['Tipus']='Bronz'
C:\Users\Kincso\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
In [131]:
k=pd.concat([a,b,c])
In [132]:
k.reset_index()
Out[132]:
Ország
Erem
Tipus
0
Norvégia (NOR)
14
Arany
1
Németország (GER)
14
Arany
2
Kanada (CAN)
11
Arany
3
Egyesült Államok (USA)
9
Arany
4
Hollandia (NED)
8
Arany
5
Svédország (SWE)
7
Arany
6
Dél-Korea (KOR)
5
Arany
7
Svájc (SUI)
5
Arany
8
Franciaország (FRA)
5
Arany
9
Ausztria (AUT)
5
Arany
10
Japán (JPN)
4
Arany
11
Olaszország (ITA)
3
Arany
12
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
Arany
13
Csehország (CZE)
2
Arany
14
Fehéroroszország (BLR)
2
Arany
15
Kína (CHN)
1
Arany
16
Szlovákia (SVK)
1
Arany
17
Finnország (FIN)
1
Arany
18
Nagy-Britannia (GBR)
1
Arany
19
Lengyelország (POL)
1
Arany
20
Magyarország (HUN)
1
Arany
21
Ukrajna (UKR)
1
Arany
22
Ausztrália (AUS)
0
Arany
23
Szlovénia (SLO)
0
Arany
24
Belgium (BEL)
0
Arany
25
Spanyolország (ESP)
0
Arany
26
Új-Zéland (NZL)
0
Arany
27
Kazahsztán (KAZ)
0
Arany
28
Lettország (LAT)
0
Arany
29
Norvégia (NOR)
14
Ezust
...
...
...
...
57
Lettország (LAT)
0
Ezust
58
Norvégia (NOR)
11
Bronz
59
Németország (GER)
7
Bronz
60
Kanada (CAN)
10
Bronz
61
Egyesült Államok (USA)
6
Bronz
62
Hollandia (NED)
6
Bronz
63
Svédország (SWE)
1
Bronz
64
Dél-Korea (KOR)
4
Bronz
65
Svájc (SUI)
4
Bronz
66
Franciaország (FRA)
6
Bronz
67
Ausztria (AUT)
6
Bronz
68
Japán (JPN)
4
Bronz
69
Olaszország (ITA)
5
Bronz
70
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
9
Bronz
71
Csehország (CZE)
3
Bronz
72
Fehéroroszország (BLR)
0
Bronz
73
Kína (CHN)
2
Bronz
74
Szlovákia (SVK)
0
Bronz
75
Finnország (FIN)
4
Bronz
76
Nagy-Britannia (GBR)
4
Bronz
77
Lengyelország (POL)
1
Bronz
78
Magyarország (HUN)
0
Bronz
79
Ukrajna (UKR)
0
Bronz
80
Ausztrália (AUS)
1
Bronz
81
Szlovénia (SLO)
1
Bronz
82
Belgium (BEL)
0
Bronz
83
Spanyolország (ESP)
2
Bronz
84
Új-Zéland (NZL)
2
Bronz
85
Kazahsztán (KAZ)
1
Bronz
86
Lettország (LAT)
1
Bronz
87 rows × 3 columns
In [137]:
k
Out[137]:
Erem
Tipus
Ország
Norvégia (NOR)
14
Arany
Németország (GER)
14
Arany
Kanada (CAN)
11
Arany
Egyesült Államok (USA)
9
Arany
Hollandia (NED)
8
Arany
Svédország (SWE)
7
Arany
Dél-Korea (KOR)
5
Arany
Svájc (SUI)
5
Arany
Franciaország (FRA)
5
Arany
Ausztria (AUT)
5
Arany
Japán (JPN)
4
Arany
Olaszország (ITA)
3
Arany
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
Arany
Csehország (CZE)
2
Arany
Fehéroroszország (BLR)
2
Arany
Kína (CHN)
1
Arany
Szlovákia (SVK)
1
Arany
Finnország (FIN)
1
Arany
Nagy-Britannia (GBR)
1
Arany
Lengyelország (POL)
1
Arany
Magyarország (HUN)
1
Arany
Ukrajna (UKR)
1
Arany
Ausztrália (AUS)
0
Arany
Szlovénia (SLO)
0
Arany
Belgium (BEL)
0
Arany
Spanyolország (ESP)
0
Arany
Új-Zéland (NZL)
0
Arany
Kazahsztán (KAZ)
0
Arany
Lettország (LAT)
0
Arany
Norvégia (NOR)
14
Ezust
...
...
...
Lettország (LAT)
0
Ezust
Norvégia (NOR)
11
Bronz
Németország (GER)
7
Bronz
Kanada (CAN)
10
Bronz
Egyesült Államok (USA)
6
Bronz
Hollandia (NED)
6
Bronz
Svédország (SWE)
1
Bronz
Dél-Korea (KOR)
4
Bronz
Svájc (SUI)
4
Bronz
Franciaország (FRA)
6
Bronz
Ausztria (AUT)
6
Bronz
Japán (JPN)
4
Bronz
Olaszország (ITA)
5
Bronz
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
9
Bronz
Csehország (CZE)
3
Bronz
Fehéroroszország (BLR)
0
Bronz
Kína (CHN)
2
Bronz
Szlovákia (SVK)
0
Bronz
Finnország (FIN)
4
Bronz
Nagy-Britannia (GBR)
4
Bronz
Lengyelország (POL)
1
Bronz
Magyarország (HUN)
0
Bronz
Ukrajna (UKR)
0
Bronz
Ausztrália (AUS)
1
Bronz
Szlovénia (SLO)
1
Bronz
Belgium (BEL)
0
Bronz
Spanyolország (ESP)
2
Bronz
Új-Zéland (NZL)
2
Bronz
Kazahsztán (KAZ)
1
Bronz
Lettország (LAT)
1
Bronz
87 rows × 2 columns
In [139]:
k
Out[139]:
Erem
Tipus
Ország
Norvégia (NOR)
14
Arany
Németország (GER)
14
Arany
Kanada (CAN)
11
Arany
Egyesült Államok (USA)
9
Arany
Hollandia (NED)
8
Arany
Svédország (SWE)
7
Arany
Dél-Korea (KOR)
5
Arany
Svájc (SUI)
5
Arany
Franciaország (FRA)
5
Arany
Ausztria (AUT)
5
Arany
Japán (JPN)
4
Arany
Olaszország (ITA)
3
Arany
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
Arany
Csehország (CZE)
2
Arany
Fehéroroszország (BLR)
2
Arany
Kína (CHN)
1
Arany
Szlovákia (SVK)
1
Arany
Finnország (FIN)
1
Arany
Nagy-Britannia (GBR)
1
Arany
Lengyelország (POL)
1
Arany
Magyarország (HUN)
1
Arany
Ukrajna (UKR)
1
Arany
Ausztrália (AUS)
0
Arany
Szlovénia (SLO)
0
Arany
Belgium (BEL)
0
Arany
Spanyolország (ESP)
0
Arany
Új-Zéland (NZL)
0
Arany
Kazahsztán (KAZ)
0
Arany
Lettország (LAT)
0
Arany
Norvégia (NOR)
14
Ezust
...
...
...
Lettország (LAT)
0
Ezust
Norvégia (NOR)
11
Bronz
Németország (GER)
7
Bronz
Kanada (CAN)
10
Bronz
Egyesült Államok (USA)
6
Bronz
Hollandia (NED)
6
Bronz
Svédország (SWE)
1
Bronz
Dél-Korea (KOR)
4
Bronz
Svájc (SUI)
4
Bronz
Franciaország (FRA)
6
Bronz
Ausztria (AUT)
6
Bronz
Japán (JPN)
4
Bronz
Olaszország (ITA)
5
Bronz
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
9
Bronz
Csehország (CZE)
3
Bronz
Fehéroroszország (BLR)
0
Bronz
Kína (CHN)
2
Bronz
Szlovákia (SVK)
0
Bronz
Finnország (FIN)
4
Bronz
Nagy-Britannia (GBR)
4
Bronz
Lengyelország (POL)
1
Bronz
Magyarország (HUN)
0
Bronz
Ukrajna (UKR)
0
Bronz
Ausztrália (AUS)
1
Bronz
Szlovénia (SLO)
1
Bronz
Belgium (BEL)
0
Bronz
Spanyolország (ESP)
2
Bronz
Új-Zéland (NZL)
2
Bronz
Kazahsztán (KAZ)
1
Bronz
Lettország (LAT)
1
Bronz
87 rows × 2 columns
In [140]:
k=k.reset_index()
In [141]:
k
Out[141]:
Ország
Erem
Tipus
0
Norvégia (NOR)
14
Arany
1
Németország (GER)
14
Arany
2
Kanada (CAN)
11
Arany
3
Egyesült Államok (USA)
9
Arany
4
Hollandia (NED)
8
Arany
5
Svédország (SWE)
7
Arany
6
Dél-Korea (KOR)
5
Arany
7
Svájc (SUI)
5
Arany
8
Franciaország (FRA)
5
Arany
9
Ausztria (AUT)
5
Arany
10
Japán (JPN)
4
Arany
11
Olaszország (ITA)
3
Arany
12
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
2
Arany
13
Csehország (CZE)
2
Arany
14
Fehéroroszország (BLR)
2
Arany
15
Kína (CHN)
1
Arany
16
Szlovákia (SVK)
1
Arany
17
Finnország (FIN)
1
Arany
18
Nagy-Britannia (GBR)
1
Arany
19
Lengyelország (POL)
1
Arany
20
Magyarország (HUN)
1
Arany
21
Ukrajna (UKR)
1
Arany
22
Ausztrália (AUS)
0
Arany
23
Szlovénia (SLO)
0
Arany
24
Belgium (BEL)
0
Arany
25
Spanyolország (ESP)
0
Arany
26
Új-Zéland (NZL)
0
Arany
27
Kazahsztán (KAZ)
0
Arany
28
Lettország (LAT)
0
Arany
29
Norvégia (NOR)
14
Ezust
...
...
...
...
57
Lettország (LAT)
0
Ezust
58
Norvégia (NOR)
11
Bronz
59
Németország (GER)
7
Bronz
60
Kanada (CAN)
10
Bronz
61
Egyesült Államok (USA)
6
Bronz
62
Hollandia (NED)
6
Bronz
63
Svédország (SWE)
1
Bronz
64
Dél-Korea (KOR)
4
Bronz
65
Svájc (SUI)
4
Bronz
66
Franciaország (FRA)
6
Bronz
67
Ausztria (AUT)
6
Bronz
68
Japán (JPN)
4
Bronz
69
Olaszország (ITA)
5
Bronz
70
Olimpikonok Oroszországból (OAR)
9
Bronz
71
Csehország (CZE)
3
Bronz
72
Fehéroroszország (BLR)
0
Bronz
73
Kína (CHN)
2
Bronz
74
Szlovákia (SVK)
0
Bronz
75
Finnország (FIN)
4
Bronz
76
Nagy-Britannia (GBR)
4
Bronz
77
Lengyelország (POL)
1
Bronz
78
Magyarország (HUN)
0
Bronz
79
Ukrajna (UKR)
0
Bronz
80
Ausztrália (AUS)
1
Bronz
81
Szlovénia (SLO)
1
Bronz
82
Belgium (BEL)
0
Bronz
83
Spanyolország (ESP)
2
Bronz
84
Új-Zéland (NZL)
2
Bronz
85
Kazahsztán (KAZ)
1
Bronz
86
Lettország (LAT)
1
Bronz
87 rows × 3 columns
In [142]:
k.T.to_json()
Out[142]:
'{"0":{"Orsz\\u00e1g":"Norv\\u00e9gia\\u00a0(NOR)","Erem":14,"Tipus":"Arany"},"1":{"Orsz\\u00e1g":"N\\u00e9metorsz\\u00e1g\\u00a0(GER)","Erem":14,"Tipus":"Arany"},"2":{"Orsz\\u00e1g":"Kanada\\u00a0(CAN)","Erem":11,"Tipus":"Arany"},"3":{"Orsz\\u00e1g":"Egyes\\u00fclt \\u00c1llamok\\u00a0(USA)","Erem":9,"Tipus":"Arany"},"4":{"Orsz\\u00e1g":"Hollandia\\u00a0(NED)","Erem":8,"Tipus":"Arany"},"5":{"Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e9dorsz\\u00e1g\\u00a0(SWE)","Erem":7,"Tipus":"Arany"},"6":{"Orsz\\u00e1g":"D\\u00e9l-Korea\\u00a0(KOR)","Erem":5,"Tipus":"Arany"},"7":{"Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e1jc\\u00a0(SUI)","Erem":5,"Tipus":"Arany"},"8":{"Orsz\\u00e1g":"Franciaorsz\\u00e1g\\u00a0(FRA)","Erem":5,"Tipus":"Arany"},"9":{"Orsz\\u00e1g":"Ausztria\\u00a0(AUT)","Erem":5,"Tipus":"Arany"},"10":{"Orsz\\u00e1g":"Jap\\u00e1n\\u00a0(JPN)","Erem":4,"Tipus":"Arany"},"11":{"Orsz\\u00e1g":"Olaszorsz\\u00e1g\\u00a0(ITA)","Erem":3,"Tipus":"Arany"},"12":{"Orsz\\u00e1g":"Olimpikonok Oroszorsz\\u00e1gb\\u00f3l\\u00a0(OAR)","Erem":2,"Tipus":"Arany"},"13":{"Orsz\\u00e1g":"Csehorsz\\u00e1g\\u00a0(CZE)","Erem":2,"Tipus":"Arany"},"14":{"Orsz\\u00e1g":"Feh\\u00e9roroszorsz\\u00e1g\\u00a0(BLR)","Erem":2,"Tipus":"Arany"},"15":{"Orsz\\u00e1g":"K\\u00edna\\u00a0(CHN)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"16":{"Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e1kia\\u00a0(SVK)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"17":{"Orsz\\u00e1g":"Finnorsz\\u00e1g\\u00a0(FIN)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"18":{"Orsz\\u00e1g":"Nagy-Britannia\\u00a0(GBR)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"19":{"Orsz\\u00e1g":"Lengyelorsz\\u00e1g\\u00a0(POL)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"20":{"Orsz\\u00e1g":"Magyarorsz\\u00e1g\\u00a0(HUN)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"21":{"Orsz\\u00e1g":"Ukrajna\\u00a0(UKR)","Erem":1,"Tipus":"Arany"},"22":{"Orsz\\u00e1g":"Ausztr\\u00e1lia\\u00a0(AUS)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"23":{"Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e9nia\\u00a0(SLO)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"24":{"Orsz\\u00e1g":"Belgium\\u00a0(BEL)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"25":{"Orsz\\u00e1g":"Spanyolorsz\\u00e1g\\u00a0(ESP)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"26":{"Orsz\\u00e1g":"\\u00daj-Z\\u00e9land\\u00a0(NZL)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"27":{"Orsz\\u00e1g":"Kazahszt\\u00e1n\\u00a0(KAZ)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"28":{"Orsz\\u00e1g":"Lettorsz\\u00e1g\\u00a0(LAT)","Erem":0,"Tipus":"Arany"},"29":{"Orsz\\u00e1g":"Norv\\u00e9gia\\u00a0(NOR)","Erem":14,"Tipus":"Ezust"},"30":{"Orsz\\u00e1g":"N\\u00e9metorsz\\u00e1g\\u00a0(GER)","Erem":10,"Tipus":"Ezust"},"31":{"Orsz\\u00e1g":"Kanada\\u00a0(CAN)","Erem":8,"Tipus":"Ezust"},"32":{"Orsz\\u00e1g":"Egyes\\u00fclt \\u00c1llamok\\u00a0(USA)","Erem":8,"Tipus":"Ezust"},"33":{"Orsz\\u00e1g":"Hollandia\\u00a0(NED)","Erem":6,"Tipus":"Ezust"},"34":{"Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e9dorsz\\u00e1g\\u00a0(SWE)","Erem":6,"Tipus":"Ezust"},"35":{"Orsz\\u00e1g":"D\\u00e9l-Korea\\u00a0(KOR)","Erem":8,"Tipus":"Ezust"},"36":{"Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e1jc\\u00a0(SUI)","Erem":6,"Tipus":"Ezust"},"37":{"Orsz\\u00e1g":"Franciaorsz\\u00e1g\\u00a0(FRA)","Erem":4,"Tipus":"Ezust"},"38":{"Orsz\\u00e1g":"Ausztria\\u00a0(AUT)","Erem":3,"Tipus":"Ezust"},"39":{"Orsz\\u00e1g":"Jap\\u00e1n\\u00a0(JPN)","Erem":5,"Tipus":"Ezust"},"40":{"Orsz\\u00e1g":"Olaszorsz\\u00e1g\\u00a0(ITA)","Erem":2,"Tipus":"Ezust"},"41":{"Orsz\\u00e1g":"Olimpikonok Oroszorsz\\u00e1gb\\u00f3l\\u00a0(OAR)","Erem":6,"Tipus":"Ezust"},"42":{"Orsz\\u00e1g":"Csehorsz\\u00e1g\\u00a0(CZE)","Erem":2,"Tipus":"Ezust"},"43":{"Orsz\\u00e1g":"Feh\\u00e9roroszorsz\\u00e1g\\u00a0(BLR)","Erem":1,"Tipus":"Ezust"},"44":{"Orsz\\u00e1g":"K\\u00edna\\u00a0(CHN)","Erem":6,"Tipus":"Ezust"},"45":{"Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e1kia\\u00a0(SVK)","Erem":2,"Tipus":"Ezust"},"46":{"Orsz\\u00e1g":"Finnorsz\\u00e1g\\u00a0(FIN)","Erem":1,"Tipus":"Ezust"},"47":{"Orsz\\u00e1g":"Nagy-Britannia\\u00a0(GBR)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"48":{"Orsz\\u00e1g":"Lengyelorsz\\u00e1g\\u00a0(POL)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"49":{"Orsz\\u00e1g":"Magyarorsz\\u00e1g\\u00a0(HUN)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"50":{"Orsz\\u00e1g":"Ukrajna\\u00a0(UKR)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"51":{"Orsz\\u00e1g":"Ausztr\\u00e1lia\\u00a0(AUS)","Erem":2,"Tipus":"Ezust"},"52":{"Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e9nia\\u00a0(SLO)","Erem":1,"Tipus":"Ezust"},"53":{"Orsz\\u00e1g":"Belgium\\u00a0(BEL)","Erem":1,"Tipus":"Ezust"},"54":{"Orsz\\u00e1g":"Spanyolorsz\\u00e1g\\u00a0(ESP)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"55":{"Orsz\\u00e1g":"\\u00daj-Z\\u00e9land\\u00a0(NZL)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"56":{"Orsz\\u00e1g":"Kazahszt\\u00e1n\\u00a0(KAZ)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"57":{"Orsz\\u00e1g":"Lettorsz\\u00e1g\\u00a0(LAT)","Erem":0,"Tipus":"Ezust"},"58":{"Orsz\\u00e1g":"Norv\\u00e9gia\\u00a0(NOR)","Erem":11,"Tipus":"Bronz"},"59":{"Orsz\\u00e1g":"N\\u00e9metorsz\\u00e1g\\u00a0(GER)","Erem":7,"Tipus":"Bronz"},"60":{"Orsz\\u00e1g":"Kanada\\u00a0(CAN)","Erem":10,"Tipus":"Bronz"},"61":{"Orsz\\u00e1g":"Egyes\\u00fclt \\u00c1llamok\\u00a0(USA)","Erem":6,"Tipus":"Bronz"},"62":{"Orsz\\u00e1g":"Hollandia\\u00a0(NED)","Erem":6,"Tipus":"Bronz"},"63":{"Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e9dorsz\\u00e1g\\u00a0(SWE)","Erem":1,"Tipus":"Bronz"},"64":{"Orsz\\u00e1g":"D\\u00e9l-Korea\\u00a0(KOR)","Erem":4,"Tipus":"Bronz"},"65":{"Orsz\\u00e1g":"Sv\\u00e1jc\\u00a0(SUI)","Erem":4,"Tipus":"Bronz"},"66":{"Orsz\\u00e1g":"Franciaorsz\\u00e1g\\u00a0(FRA)","Erem":6,"Tipus":"Bronz"},"67":{"Orsz\\u00e1g":"Ausztria\\u00a0(AUT)","Erem":6,"Tipus":"Bronz"},"68":{"Orsz\\u00e1g":"Jap\\u00e1n\\u00a0(JPN)","Erem":4,"Tipus":"Bronz"},"69":{"Orsz\\u00e1g":"Olaszorsz\\u00e1g\\u00a0(ITA)","Erem":5,"Tipus":"Bronz"},"70":{"Orsz\\u00e1g":"Olimpikonok Oroszorsz\\u00e1gb\\u00f3l\\u00a0(OAR)","Erem":9,"Tipus":"Bronz"},"71":{"Orsz\\u00e1g":"Csehorsz\\u00e1g\\u00a0(CZE)","Erem":3,"Tipus":"Bronz"},"72":{"Orsz\\u00e1g":"Feh\\u00e9roroszorsz\\u00e1g\\u00a0(BLR)","Erem":0,"Tipus":"Bronz"},"73":{"Orsz\\u00e1g":"K\\u00edna\\u00a0(CHN)","Erem":2,"Tipus":"Bronz"},"74":{"Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e1kia\\u00a0(SVK)","Erem":0,"Tipus":"Bronz"},"75":{"Orsz\\u00e1g":"Finnorsz\\u00e1g\\u00a0(FIN)","Erem":4,"Tipus":"Bronz"},"76":{"Orsz\\u00e1g":"Nagy-Britannia\\u00a0(GBR)","Erem":4,"Tipus":"Bronz"},"77":{"Orsz\\u00e1g":"Lengyelorsz\\u00e1g\\u00a0(POL)","Erem":1,"Tipus":"Bronz"},"78":{"Orsz\\u00e1g":"Magyarorsz\\u00e1g\\u00a0(HUN)","Erem":0,"Tipus":"Bronz"},"79":{"Orsz\\u00e1g":"Ukrajna\\u00a0(UKR)","Erem":0,"Tipus":"Bronz"},"80":{"Orsz\\u00e1g":"Ausztr\\u00e1lia\\u00a0(AUS)","Erem":1,"Tipus":"Bronz"},"81":{"Orsz\\u00e1g":"Szlov\\u00e9nia\\u00a0(SLO)","Erem":1,"Tipus":"Bronz"},"82":{"Orsz\\u00e1g":"Belgium\\u00a0(BEL)","Erem":0,"Tipus":"Bronz"},"83":{"Orsz\\u00e1g":"Spanyolorsz\\u00e1g\\u00a0(ESP)","Erem":2,"Tipus":"Bronz"},"84":{"Orsz\\u00e1g":"\\u00daj-Z\\u00e9land\\u00a0(NZL)","Erem":2,"Tipus":"Bronz"},"85":{"Orsz\\u00e1g":"Kazahszt\\u00e1n\\u00a0(KAZ)","Erem":1,"Tipus":"Bronz"},"86":{"Orsz\\u00e1g":"Lettorsz\\u00e1g\\u00a0(LAT)","Erem":1,"Tipus":"Bronz"}}'
In [143]:
k['Erem']=k['Erem'].astype(int)
In [146]:
import json
In [152]:
kesz=list(json.loads(k.T.to_json()).values())
In [153]:
open('kesz.json','w').write(json.dumps(kesz))
Out[153]:
6649
In [ ]:
Content source: csaladenes/csaladenes.github.io
Similar notebooks: