Pandas lee json

"Para analizar una gran cantidad de datos, utilizamos la biblioteca de" Python ", que es la biblioteca" Pandas ". Podemos utilizar fácilmente la biblioteca "pandas", que nos ayuda en varios campos como ciencias de datos y aprendizaje automático. En "Pandas", podemos crear el archivo "JSON", y también podemos leer este archivo "JSON". Muchos datos se guardan con frecuencia como JSON. El JSON se usa ampliamente en la programación "Pandas". El "pandas" proporciona el método "read_json ()" para leer el archivo "json" y almacenarlo como el marco de datos. También podemos leer JSON de la cadena que hemos creado en nuestros códigos. Le mostraremos cómo leer JSON en la programación "Pandas" y cómo utilizar el método "Read_json ()" en "Pandas" aquí en esta guía. Leeremos datos y luego mostraremos los datos del archivo JSON en forma de DataFrame en "Pandas". También discutiremos su sintaxis aquí."

Sintaxis

La sintaxis completa de este método "read_json ()" se da a continuación a continuación.

pandas.read_json (ruta, orient = value, typ = 'frame', dtype = value, convert_axes = valor, convert_dates = true, keep_default_dates = true, numpy = false, precise_float = false, date_unit = value, coding = value, encoding_errors = 'strict ', líneas = false, chunksize = valor, compresión =' infer ', nrows = valor, almacenamiento_options = valor)

Ejemplo 01

Estos ejemplos, que se presentan aquí en esta guía, se ejecutan en la aplicación "Spyder". Antes de utilizar el método "Read_json ()", primero generamos el archivo JSON cuyos datos leeremos utilizando el método "Read_json ()". También hemos discutido aquí cómo crear el archivo JSON en "Pandas". Aquí, puede ver que primero creamos DataFrame utilizando el "PD.Método DataFrame () ".

Luego agregamos "Nombre, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4 y Num_5" como la columna de este DataFrame y también insertamos algunos datos en estas columnas. Después de esto, usamos el método "to_json ()", que ayuda a convertir este marco de datos en JSON. Ingresamos el nombre que queremos dar al archivo "JSON" en el que se almacenarán los datos JSON. El nombre que damos aquí es "Marcas.json ". Entonces, después de ejecutar este código, el archivo JSON se creará con el nombre "Marcas.JSON ", y almacenará los datos en JSON, que hemos entrado aquí.

Después de ejecutar este código presionando "Shift+Enter", se crea el archivo JSON, y aquí el archivo JSON también se muestra a continuación. Este es el archivo JSON que obtenemos después de ejecutar el código anterior. Ahora, avanzaremos y leeremos este archivo JSON con la ayuda del método "Read_json ()".

Ahora, primero "importamos" la biblioteca "pandas" porque tenemos que usar el método "read_json ()" aquí, que es el método de "pandas". Estamos importando los "Pandas como PD". A continuación, utilizamos el método "read_json ()" y ponemos el nombre del archivo cuyos datos queremos leer. El archivo que hemos creado anteriormente se coloca aquí, por lo que leeremos los datos de ese archivo JSON. Pasamos la ruta del archivo en este método "Read_json ()", que es "Marcas.JSON ", y también asignamos esta función a la variable" DF ". Entonces, después de leer este archivo JSON, los datos del archivo JSON se almacenan en esta variable "DF". Ahora, imprimimos esos datos utilizando el método "print ()" y también agregamos el método "to_string ()" con la variable "DF". Este método "to_string ()" nos ayuda a imprimir el marco de datos. Imprimirá los datos del archivo JSON en el formato de marco de datos.

Los datos que se almacenan en el archivo JSON anterior se representan aquí como un marco de datos a continuación. Puede tener en cuenta que todos los datos del archivo JSON se convierten en DataFrame y se muestran en la salida.

Ejemplo 02

También podemos leer la cadena JSON con la ayuda del método "Read_json ()". Después de importar los "pandas", generamos una cadena aquí y guardamos esa cadena en la variable "my_str". La cadena que hemos creado aquí contiene datos que son el "sujeto", y colocamos el nombre del tema, que es "inglés". Luego agregamos "Pay", que es "25000" aquí, y también los "días", que son "70 días". Después de todo esto, también agregamos "descuento", que es "1000" aquí. La cadena JSON se completa aquí.

Ahora, estamos leyendo esta cadena JSON usando el método "read_json ()" de "pandas", y colocamos el nombre de la variable en la que se almacena la cadena. El nombre de esta variable es "my_str", y lo agregamos aquí como el primer parámetro del método "read_json ()". Después de esto, agregamos otro parámetro que es el parámetro "Orient" aquí, y lo establecemos en "registros". Luego agregamos este "my_df" en el método "print ()", por lo que se convertirá en el terminal cuando ejecutemos este código.

Los datos que obtenemos después de leer la cadena JSON se muestran a continuación. Aquí, los datos se representan en DataFrame, que hemos ingresado como la cadena JSON en nuestro código.

Ejemplo 03

Creamos otra cadena json aquí. Debes recordar que tienes que colocar la cadena en una sola línea. Si agregamos los datos restantes de la cadena en la nueva línea, entonces se producirá el mensaje de error. Entonces, debes escribir toda la cadena en una sola línea. Aquí, la cadena JSON se crea y almacena en la variable "cadena". Luego, estamos leyendo una cadena JSON utilizando el método "Read_json ()". Agregamos la "cadena" en la que la cadena JSON se almacena en este método "Read_json ()". Después de leer, almacenamos esta cadena en la variable "JSON_DATA". Después de esto, utilizamos la "impresión ()" y le agregamos "json_data", lo que ayudará a representar esto.

A continuación, se representa el marco de datos, y obtuvimos este marco de datos después de leer la cadena JSON. La fecha en que hemos ingresado en nuestro código como una cadena JSON se muestra aquí como DataFrame.

Ejemplo 04

Este es nuestro archivo JSON, y aplicaremos el método "Read_json ()" a este archivo JSON. Leerá los datos que están presentes en este archivo JSON y renderizarán estos datos en DataFrame.

Ahora, como debemos utilizar el método "read_json ()" de la biblioteca "pandas", primero debemos "importar" la biblioteca. Los pandas están siendo importados como "PD". Hemos colocado el archivo que hemos mostrado arriba para que podamos leer los datos de ese archivo JSON. La empresa.La ruta del archivo JSON "se pasa al método" Read_json () ", y esta función también se asigna a la variable" JSON_REC ". La información del archivo JSON se coloca así en la variable "JSON_REC" después de que se haya leído. Ahora, ponemos el "print ()" y le agregamos "json_rec".

Los datos que están contenidos en el archivo JSON mencionado anteriormente se muestran a continuación como un marco de datos. Puede ver que la salida muestra un marco de datos con todos los datos del archivo json convertido en él.

Conclusión

Hemos explicado el método "read_json ()" de "pandas" en detalle en esta guía. Hemos presentado la sintaxis del método "read_json ()" aquí, y también hemos utilizado este método "read_json ()" en nuestro código "pandas". Hemos leído la cadena JSON y también el archivo JSON con la ayuda del método "Read_json ()" aquí y hemos explicado cómo crear un archivo JSON y luego cómo leer ese archivo JSON. También hemos explicado cómo crear la cadena JSON y cómo leer la cadena JSON con la ayuda del método "Read_json ()" en esta guía.