Sintaksa
Potpuna sintaksa ove metode 'read_json()' navedena je u nastavku.
pande. read_json ( staza , orijentirati = Vrijednost , tip = 'okvir' , dtype = Vrijednost , pretvoriti_osovine = Vrijednost , pretvoriti_datume = Pravi , zadržati_zadane_datume = Pravi , numpy = lažno , precizni_float = lažno , jedinica_datuma = Vrijednost , kodiranje = Vrijednost , pogreške_kodiranja = 'strog' , linije = lažno , veličina komada = Vrijednost , kompresija = 'zaključiti' , nrows = Vrijednost , opcije_pohrane = Vrijednost )Primjer 01
Ovi primjeri, koji su predstavljeni ovdje u ovom vodiču, izvode se u aplikaciji 'Spyder'. Prije korištenja metode “read_json()”, prvo generiramo JSON datoteku čije ćemo podatke čitati pomoću metode “read_json()”. Ovdje smo također raspravljali o tome kako stvoriti JSON datoteku u 'pandama'. Ovdje možete vidjeti da prvo stvaramo DataFrame pomoću metode “pd.DataFrame()”.
Zatim dodajemo 'Ime, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4 i Num_5' kao stupac ovog DataFramea i također umećemo neke podatke u te stupce. Nakon toga koristimo metodu 'to_json()', koja pomaže u pretvaranju ovog DataFramea u JSON. Upisujemo naziv koji želimo dati “JSON” datoteci u kojoj će biti pohranjeni JSON podaci. Naziv koji ovdje dajemo je 'Marks.json'. Dakle, nakon izvršavanja ovog koda, JSON datoteka će biti kreirana pod nazivom “Marks.json,” i pohranit će podatke u JSON, koje smo unijeli ovdje.
Nakon izvršavanja ovog koda pritiskom na “Shift+Enter”, kreira se JSON datoteka, a ovdje je JSON datoteka također prikazana ispod. Ovo je JSON datoteka koju dobivamo nakon izvršavanja gornjeg koda. Sada idemo dalje i čitat ćemo ovu JSON datoteku uz pomoć metode “read_json()”.
Sada prvo “uvezemo” biblioteku “pandas” jer ovdje moramo koristiti metodu “read_json()”, koja je metoda “pandas”. Uvozimo “pande kao pd”. U nastavku koristimo metodu “read_json()” i stavljamo naziv datoteke čije podatke želimo čitati. Datoteka koju smo izradili iznad nalazi se ovdje, tako da ćemo pročitati podatke te JSON datoteke. Prosljeđujemo putanju datoteke u ovoj metodi 'read_json()', koja je 'Marks.json', a ovu funkciju također dodjeljujemo varijabli 'df'. Dakle, nakon čitanja ove JSON datoteke, podaci JSON datoteke pohranjuju se u ovu varijablu 'df'. Sada ispisujemo te podatke pomoću 'print()' i dodajemo metodu 'to_string()' s varijablom 'df'. Ova metoda “to_string()” pomaže nam u ispisu DataFramea. Ispisat će podatke JSON datoteke u formatu DataFrame.
Podaci koji su pohranjeni u gornjoj JSON datoteci prikazani su ovdje kao DataFrame ispod. Možete primijetiti da se svi podaci JSON datoteke pretvaraju u DataFrame i prikazuju u izlazu.
Primjer 02
Također možemo čitati JSON string uz pomoć metode “read_json()”. Nakon uvoza 'pandi', ovdje generiramo niz i spremamo taj niz u varijablu 'my_str'. Niz koji smo ovdje stvorili sadrži podatke koji su 'Predmet', a mi postavljamo naziv subjekta, koji je 'engleski'. Zatim dodajemo 'Plati', što je ovdje '25000', a također i 'Dane', što je '70 dana'. Nakon svega ovoga, također dodajemo 'Popust', što je ovdje '1000'. Ovdje je dovršen JSON niz.
Sada čitamo ovaj JSON niz pomoću metode “read_json()” od “pandas,” i postavljamo naziv varijable u kojoj je niz pohranjen. Naziv ove varijable je “my_str” i dodajemo je ovdje kao prvi parametar metode “read_json()”. Nakon toga dodajemo još jedan parametar koji je ovdje parametar 'orijent' i postavljamo ga na 'zapisi'. Zatim dodajemo ovaj “my_df” u metodu “print()”, tako da će se prikazati na terminalu kada pokrenemo ovaj kod.
Ispod su prikazani podaci koje dobivamo nakon čitanja JSON stringa. Ovdje se podaci prikazuju u DataFrameu, koji smo unijeli kao JSON niz u naš kod.
Primjer 03
Ovdje stvaramo još jedan JSON niz. Morate imati na umu da niz morate postaviti samo u jedan red. Ako dodamo preostale podatke niza u novi redak, pojavit će se poruka o pogrešci. Dakle, morate napisati cijeli niz u samo jednom retku. Ovdje se JSON niz stvara i pohranjuje u varijabli 'string'. Zatim čitamo JSON niz pomoću metode 'read_json()'. Dodajemo 'string' u kojem je JSON niz pohranjen u ovoj 'read_json()' metodi. Nakon čitanja, pohranjujemo ovaj niz u varijablu 'JSON_Data'. Nakon toga koristimo 'print()' i dodajemo mu 'JSON_Data', što će pomoći u ovom renderiranju.
Dolje se prikazuje DataFrame, a dobili smo ovaj DataFrame nakon čitanja JSON niza. Datum koji smo unijeli u naš kod kao JSON string ovdje se prikazuje kao DataFrame.
Primjer 04
Ovo je naša JSON datoteka, a mi ćemo primijeniti metodu “read_json()” na ovu JSON datoteku. Pročitat će podatke koji su prisutni u ovoj JSON datoteci i renderirati te podatke u DataFrame.
Sada, budući da moramo koristiti metodu “read_json()” biblioteke “pandas”, prvo moramo “uvesti” biblioteku. Pande se uvoze kao 'pd'. Stavili smo datoteku koju smo gore prikazali kako bismo mogli čitati podatke iz te JSON datoteke. Put do datoteke 'Company.json' prosljeđuje se metodi 'read_json()', a ova je funkcija također dodijeljena varijabli 'JSON_Rec'. Podaci iz JSON datoteke stoga se nakon čitanja stavljaju u varijablu “JSON_Rec”. Sada stavljamo 'print()' i dodajemo mu 'JSON_Rec'.
Podaci koji su sadržani u gore spomenutoj JSON datoteci prikazani su u nastavku kao DataFrame. Možete vidjeti da izlaz prikazuje DataFrame sa svim podacima iz JSON datoteke konvertiranim u njega.
Zaključak
U ovom smo vodiču detaljno objasnili metodu 'read_json()' za 'pande'. Ovdje smo predstavili sintaksu metode “read_json()”, a također smo upotrijebili ovu metodu “read_json()” u našem kodu “pandas”. Očitali smo JSON niz i također JSON datoteku uz pomoć metode “read_json()” ovdje i objasnili kako stvoriti JSON datoteku i zatim kako pročitati tu JSON datoteku. Također smo objasnili kako stvoriti JSON niz i kako čitati JSON niz uz pomoć metode “read_json()” u ovom vodiču.