Sadržaj:

Kako da pročitam JSON u pandama?
Kako da pročitam JSON u pandama?

Video: Kako da pročitam JSON u pandama?

Video: Kako da pročitam JSON u pandama?
Video: Data Science with Python! Analyzing File Types from Avro to Stata 2024, Studeni
Anonim

Kako učitati JSON string u Pandas DataFrame

  1. Korak 1: Pripremite JSON Niz. Do počnite s jednostavnim primjerom, recimo da imate sljedeće podatke o različitim proizvodima i njihovim cijenama:
  2. Korak 2: Izradite JSON Datoteka. Nakon što imate svoje JSON niz spreman, spremite ga unutar a JSON datoteka.
  3. 3. korak: Opterećenje the JSON Datoteka u Pandas DataFrame .

Slijedom toga, mogu li pande čitati JSON?

Manipuliranje JSON se vrši pomoću Piton Knjižnica za analizu podataka, tzv pande . Sada ti može čitati the JSON i spremite ga kao a pande strukturu podataka, pomoću naredbe read_json. Ugniježđeno JSON raščlanjivanje s Pande : Ugniježđeno JSON datoteke limenka biti dugotrajan i težak proces za izravnavanje i opterećenje u Pande.

Nadalje, kako učitati podatke u pande? Učitajte CSV datoteke u Python Pandas

  1. # Učitajte Pandas biblioteke s aliasom 'pd'
  2. uvoz pande kao pd.
  3. # Čitanje podataka iz datoteke 'filename.csv'
  4. # (u istom direktoriju na kojem se temelji vaš python proces)
  5. # Kontrolirajte graničnike, retke, nazive stupaca pomoću read_csv (pogledajte kasnije)
  6. podaci = pd.
  7. # Pregledajte prvih 5 redaka učitanih podataka.

Što se toga tiče, kako mogu pročitati JSON datoteku u Pythonu?

Vježbe

  1. Izradite novu Python datoteku i JSON za uvoz.
  2. Izradite rječnik u obliku niza koji ćete koristiti kao JSON.
  3. Koristite JSON modul za pretvaranje stringa u rječnik.
  4. Napišite klasu za učitavanje podataka iz vašeg niza.
  5. Instancirajte objekt iz svoje klase i ispišite neke podatke iz njega.

Što je JSON raščlanjivanje?

JSON je specifikacija formata kako je navedeno u ostalima. Raščlanjivanje JSON-a znači tumačenje podataka bilo kojim jezikom koji trenutno koristite. Kad smo analizirati JSON , to znači da pretvaramo niz u a JSON objekt slijedeći specifikaciju, gdje možemo naknadno koristiti na koji god način želimo.

Preporučeni: