Pandas leu JSON
Sintaxe
A sintaxe completa deste método "read_json ()" é dada abaixo.
Pandas.read_json (caminho, oriental = value, typ = 'quadro', dtype = valor, convert_axes = value, convert_dates = true, keep_default_dates = true, numpy = false, precise_float = false, date_unit = valor, codificação = valor, coding_errors = 'strito ', linhas = false, chunksize = valor, compressão =' infer ', nrows = valor, storage_options = value)Exemplo 01
Esses exemplos, que são apresentados aqui neste guia, são executados no aplicativo "Spyder". Antes de utilizar o método "read_json ()", primeiro geramos o arquivo JSON cujos dados leremos usando o método "read_json ()". Também discutimos aqui como criar o arquivo json em "pandas". Aqui, você pode ver que primeiro criamos o DataFrame usando o “PD.DataFrame () ”Método.
Em seguida, adicionamos “Nome, num_1, num_2, num_3, num_4 e num_5” como a coluna deste DataFrame e também inserimos alguns dados nessas colunas. Depois disso, usamos o método "to_json ()", que ajuda a converter este DataFrame em JSON. Entramos no nome que queremos dar ao arquivo "json" no qual os dados JSON serão armazenados. O nome que damos aqui são “Marcas.json ”. Então, depois de executar este código, o arquivo json será criado com o nome “Marcas.JSON ”, e armazenará os dados em JSON, que entramos aqui.
Depois de executar esse código pressionando "Shift+Enter", o arquivo JSON é criado e aqui o arquivo JSON também é mostrado abaixo. Este é o arquivo json que obtemos depois de executar o código acima. Agora, seguiremos em frente e leremos este arquivo json com a ajuda do método "read_json ()".
Agora, primeiro "importamos" a biblioteca "pandas" porque temos que usar o método "read_json ()" aqui, que é o método de "pandas". Estamos importando os “pandas como PD”. Abaixo, utilizamos o método "read_json ()" e colocamos o nome do arquivo cujos dados queremos ler. O arquivo que criamos acima é colocado aqui, então leremos os dados desse arquivo json. Passamos no caminho do arquivo neste método "read_json ()", que é "Marks.JSON ”, e também atribuímos essa função à variável“ DF ”. Então, depois de ler este arquivo JSON, os dados do arquivo JSON são armazenados nesta variável "DF". Agora, imprimimos esses dados usando o "Print ()" e também adicionamos o método "to_string ()" com a variável "df". Este método “to_string ()” nos ajuda a imprimir o quadro de dados. Ele imprimirá os dados do arquivo JSON no formato DataFrame.
Os dados que são armazenados no arquivo JSON acima são renderizados aqui como um quadro de dados abaixo. Você pode observar que todos os dados do arquivo json são convertidos no quadro de dados e exibidos na saída.
Exemplo 02
Também podemos ler a string json com a ajuda do método "read_json ()". Depois de importar os "pandas", geramos uma string aqui e salvamos essa string na variável "my_str". A string que criamos aqui contém dados que são o "assunto", e colocamos o nome do assunto, que é "inglês". Em seguida, adicionamos "Pay", que é "25000" aqui, e também os "dias", que são "70 dias". Depois de tudo isso, também adicionamos "desconto", que é "1000" aqui. A sequência JSON está concluída aqui.
Agora, estamos lendo esta string json usando o método "read_json ()" de "pandas" e colocamos o nome da variável na qual a string é armazenada. O nome dessa variável é "my_str" e adicionamos aqui como o primeiro parâmetro do método "read_json ()". Depois disso, adicionamos outro parâmetro que é o parâmetro "Orient" aqui e o definimos como "Records". Em seguida, adicionamos este "my_df" no método "print ()", para que ele renderá no terminal quando executarmos este código.
Os dados que obtemos depois de ler a string json são exibidos abaixo. Aqui, os dados são renderizados no DataFrame, que entramos como a string json em nosso código.
Exemplo 03
Criamos outra string json aqui. Você deve se lembrar que você tem que colocar a corda em apenas uma linha. Se adicionarmos os dados restantes da string na nova linha, a mensagem de erro ocorrerá. Então, você deve escrever toda a string em apenas uma linha. Aqui, a string json é criada e armazenada na variável "string". Em seguida, estamos lendo uma string json utilizando o método "read_json ()". Adicionamos a "string" na qual a string json é armazenada neste método "read_json ()". Após a leitura, armazenamos essa string na variável "json_data". Depois disso, utilizamos o "print ()" e adicionamos "json_data" a ele, o que ajudará a renderizar isso.
Abaixo, o DataFrame é renderizado, e obtivemos esse quadro de dados depois de ler a string json. A data em que inserimos em nosso código como uma string json é exibida aqui como o DataFrame.
Exemplo 04
Este é o nosso arquivo json, e aplicaremos o método "read_json ()" a este arquivo json. Ele lerá os dados presentes neste arquivo json e renderizará esses dados no DataFrame.
Agora, como devemos utilizar o método "read_json ()" da biblioteca "pandas", devemos primeiro "importar" a biblioteca. Os pandas estão sendo importados como "PD". Colocamos o arquivo que mostramos acima para que possamos ler os dados desse arquivo json. A empresa.O caminho do arquivo JSON ”é passado para o método" read_json () ", e essa função também é atribuída à variável" json_rec ". As informações do arquivo JSON são assim colocadas na variável "json_rec" depois de ser lida. Agora, colocamos o "print ()" e adicionamos "json_rec" a ele.
Os dados que estão contidos no arquivo JSON mencionado acima são exibidos abaixo como um DataFrame. Você pode ver que a saída exibe um quadro de dados com todos os dados do arquivo json convertido nele.
Conclusão
Explicamos o método "read_json ()" de "pandas" em detalhes neste guia. Apresentamos a sintaxe do método "read_json ()" aqui, e também utilizamos esse método "read_json ()" em nosso código "pandas". Lemos a string json e também o arquivo json com a ajuda do método "read_json ()" aqui e explicamos como criar um arquivo json e depois como ler esse arquivo json. Também explicamos como criar a string json e como ler a string json com a ajuda do método "read_json ()" neste guia.