一、JSON 数据准备
首先准备一份 JSON 数据，这份数据共有 3560 条内容，每条内容结构如下：
本示例主要是以 tz（timezone 时区） 这一字段的值，分析这份数据里时区的分布情况。
二、将 JSON 数据转换成 Python 字典
代码如下：
三、统计 tz 值分布情况，以“时区:总数”的形式生成统计结果
要想达到这一目的，需要先将 records 转换成 DataFrame，DataFrame 是 Pandas 里最重要的数据结构，它可以将数据以表格的形式表示；然后用 value_counts() 方法汇总：
四、根据统计结果生成条形图
生成条形图之前，为了数据的完整，可以给结果中缺失的时区添加一个值（这里用Missing表示），而每条时区内容里缺失的值也需要添加一个未知的值（这里用Unknown表示）：
然后使用 plot() 方法既可生成条形图：
到这里就是一个完整的处理 JSON 数据生成统计结果和条形图的例子；不过还可以对这份统计结果进行进一步的处理，以得到更加详细的结果。
每条数据里还有一个 agent 值，即浏览器的 USER_AGENT 信息，通过这一信息可以得知所使用的操作系统，所以对上一步生成的统计结果还可以按操作系统的不同加以区分。
agent 值：
五、将条形图以操作系统（Windows/非Windows）加以区分
不是所有的数据都有 a 这个字段，首先过滤掉没有 agent 值的数据； 然后根据时区和操作系统列表对数据分组，然后 对分组结果进行计数：
最后选择出现次数最多的10个时区的数据 生成一张条形图：
这样就得到了以不同操作系统加以区分的条形图统计结果：
以上就是Python处理JSON数据并生成条形图的全部内容，希望本文对大家学习Python和JSON都能有所帮助。
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？