Sintaxă
Sintaxa completă a acestei metode „read_json()” este prezentată mai jos.
panda. read_json ( cale , orienta = Valoare , tip = 'cadru' , dtype = Valoare , convert_axe = Valoare , date_conversie = Adevărat , keep_default_dates = Adevărat , numpy = Fals , precise_float = Fals , unitate_date = Valoare , codificare = Valoare , erori_codare = 'strict' , linii = Fals , marimea bucatilor = Valoare , comprimare = 'deduce' , nrows = Valoare , stocare_opțiuni = Valoare )Exemplul 01
Aceste exemple, care sunt prezentate aici în acest ghid, sunt executate în aplicația „Spyder”. Înainte de a utiliza metoda „read_json()”, generăm mai întâi fișierul JSON ale cărui date le vom citi folosind metoda „read_json()”. De asemenea, am discutat aici cum să creați fișierul JSON în „pandas”. Aici, puteți vedea că mai întâi creăm DataFrame folosind metoda „pd.DataFrame()”.
Apoi adăugăm „Nume, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4 și Num_5” ca coloană a acestui DataFrame și, de asemenea, inserăm câteva date în aceste coloane. După aceasta, folosim metoda „to_json()”, care ajută la conversia acestui DataFrame în JSON. Introducem numele pe care dorim să-l dăm fișierului „JSON” în care vor fi stocate datele JSON. Numele pe care îl dăm aici este „Marks.json”. Deci, după executarea acestui cod, fișierul JSON va fi creat cu numele „Marks.json” și va stoca datele în JSON, pe care le-am introdus aici.
După executarea acestui cod apăsând „Shift+Enter”, este creat fișierul JSON, iar aici este afișat și fișierul JSON mai jos. Acesta este fișierul JSON pe care îl obținem după executarea codului de mai sus. Acum, vom merge mai departe și vom citi acest fișier JSON cu ajutorul metodei „read_json()”.
Acum, mai întâi „importăm” biblioteca „pandas” deoarece trebuie să folosim aici metoda „read_json()”, care este metoda „pandas”. Importăm „pandas ca pd”. Mai jos, folosim metoda „read_json()” și punem numele fișierului ale cărui date dorim să le citim. Fișierul pe care l-am creat mai sus este plasat aici, așa că vom citi datele acelui fișier JSON. Trecem calea fișierului în această metodă „read_json()”, care este „Marks.json” și, de asemenea, atribuim această funcție variabilei „df”. Deci, după citirea acestui fișier JSON, datele fișierului JSON sunt stocate în această variabilă „df”. Acum, imprimăm acele date utilizând „print()” și adăugăm, de asemenea, metoda „to_string()” cu variabila „df”. Această metodă „to_string()” ne ajută să imprimăm DataFrame. Acesta va imprima datele fișierului JSON în format DataFrame.
Datele care sunt stocate în fișierul JSON de mai sus sunt redate aici ca DataFrame de mai jos. Puteți rețineți că toate datele fișierului JSON sunt convertite în DataFrame și afișate în rezultat.
Exemplul 02
De asemenea, putem citi șirul JSON cu ajutorul metodei „read_json()”. După importarea „pandas”, generăm un șir aici și salvăm acel șir în variabila „my_str”. Șirul pe care l-am creat aici conține date care sunt „Subiect” și plasăm numele subiectului, care este „engleză”. Apoi adăugăm „Plată”, care este „25000” aici, și, de asemenea, „Zile”, care sunt „70 de zile”. După toate acestea, adăugăm și „Reducere”, care este „1000” aici. Șirul JSON este completat aici.
Acum, citim acest șir JSON folosind metoda „read_json()” a lui „pandas” și plasăm numele variabilei în care este stocat șirul. Numele acestei variabile este „my_str” și îl adăugăm aici ca prim parametru al metodei „read_json()”. După aceasta, adăugăm un alt parametru care este parametrul „orient” aici și îl setăm la „înregistrări”. Apoi adăugăm acest „my_df” în metoda „print()”, astfel încât acesta va fi randat pe terminal când rulăm acest cod.
Datele pe care le obținem după citirea șirului JSON sunt afișate mai jos. Aici, datele sunt redate în DataFrame, pe care l-am introdus ca șir JSON în codul nostru.
Exemplul 03
Creăm un alt șir JSON aici. Trebuie să vă amintiți că trebuie să plasați șirul într-o singură linie. Dacă adăugăm datele rămase ale șirului în noua linie, atunci va apărea mesajul de eroare. Deci, trebuie să scrieți întregul șir într-o singură linie. Aici, șirul JSON este creat și stocat în variabila „șir”. Apoi, citim un șir JSON utilizând metoda „read_json()”. Adăugăm „șirul” în care șirul JSON este stocat în această metodă „read_json()”. După citire, stocăm acest șir în variabila „JSON_Data”. După aceasta, folosim „print()” și îi adăugăm „JSON_Data”, ceea ce va ajuta la redarea acestui lucru.
Mai jos, DataFrame este randat și am obținut acest DataFrame după citirea șirului JSON. Data pe care am introdus-o în codul nostru ca șir JSON este afișată aici ca DataFrame.
Exemplul 04
Acesta este fișierul nostru JSON și vom aplica metoda „read_json()” la acest fișier JSON. Va citi datele care sunt prezente în acest fișier JSON și va reda aceste date în DataFrame.
Acum, deoarece trebuie să folosim metoda „read_json()” a bibliotecii „pandas”, mai întâi trebuie să „importăm” biblioteca. Urșii panda sunt importați ca „pd”. Am plasat fișierul pe care l-am arătat mai sus, astfel încât să putem citi datele din acel fișier JSON. Calea fișierului „Company.json” este transmisă metodei „read_json()”, iar această funcție este, de asemenea, atribuită variabilei „JSON_Rec”. Informațiile din fișierul JSON sunt astfel plasate în variabila „JSON_Rec” după ce au fost citite. Acum, punem „print()” și adăugăm „JSON_Rec” la acesta.
Datele care sunt conținute în fișierul JSON menționat mai sus sunt afișate mai jos ca DataFrame. Puteți vedea că rezultatul afișează un DataFrame cu toate datele din fișierul JSON convertite în acesta.
Concluzie
Am explicat în detaliu metoda „read_json()” a „pandas” în acest ghid. Am prezentat aici sintaxa metodei „read_json()” și, de asemenea, am folosit această metodă „read_json()” în codul nostru „pandas”. Am citit aici șirul JSON și, de asemenea, fișierul JSON cu ajutorul metodei „read_json()” și am explicat cum să creați un fișier JSON și apoi cum să citiți acel fișier JSON. De asemenea, am explicat cum să creați șirul JSON și cum să citiți șirul JSON cu ajutorul metodei „read_json()” în acest ghid.