Синтаксис
Полный синтаксис этого метода «read_json()» приведен ниже.
панды. read_json ( дорожка , ориентироваться знак равно Ценность , тип знак равно 'Рамка' , тип знак равно Ценность , convert_axes знак равно Ценность , convert_dates знак равно Истинный , keep_default_dates знак равно Истинный , пустышка знак равно ЛОЖЬ , точный_поплавок знак равно ЛОЖЬ , date_unit знак равно Ценность , кодирование знак равно Ценность , кодирование_ошибок знак равно 'строгий' , линии знак равно ЛОЖЬ , размер куска знак равно Ценность , компрессия знак равно 'вывод' , nrows знак равно Ценность , storage_options знак равно Ценность )Пример 01
Эти примеры, представленные в данном руководстве, выполняются в приложении Spyder. Прежде чем использовать метод «read_json()», мы сначала создаем файл JSON, данные которого мы будем читать с помощью метода «read_json()». Мы также обсудили здесь, как создать файл JSON в «пандах». Здесь вы можете видеть, что мы сначала создаем DataFrame, используя метод «pd.DataFrame()».
Затем мы добавляем «Name, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4 и Num_5» в качестве столбца этого DataFrame, а также вставляем некоторые данные в эти столбцы. После этого мы используем метод «to_json()», который помогает преобразовать этот DataFrame в JSON. Мы вводим имя, которое мы хотим дать файлу «JSON», в котором будут храниться данные JSON. Мы даем здесь имя «Marks.json». Итак, после выполнения этого кода будет создан файл JSON с именем «Marks.json», и в нем будут храниться данные в формате JSON, которые мы здесь ввели.
После выполнения этого кода нажатием «Shift+Enter» создается файл JSON, и здесь файл JSON также показан ниже. Это файл JSON, который мы получаем после выполнения приведенного выше кода. Теперь мы двинемся дальше и прочитаем этот файл JSON с помощью метода «read_json ()».
Теперь мы сначала «импортируем» библиотеку «pandas», потому что здесь мы должны использовать метод «read_json ()», который является методом «pandas». Мы импортируем «панды как pd». Ниже мы используем метод «read_json()» и помещаем имя файла, данные которого мы хотим прочитать. Файл, который мы создали выше, находится здесь, поэтому мы будем читать данные этого файла JSON. Мы передаем путь к файлу в этом методе «read_json ()», то есть «Marks.json», а также присваиваем эту функцию переменной «df». Итак, после чтения этого файла JSON данные файла JSON сохраняются в этой переменной «df». Теперь мы печатаем эти данные с помощью «print()», а также добавляем метод «to_string()» с переменной «df». Этот метод «to_string ()» помогает нам распечатать DataFrame. Он распечатает данные файла JSON в формате DataFrame.
Данные, которые хранятся в приведенном выше файле JSON, отображаются здесь как DataFrame ниже. Вы можете заметить, что все данные файла JSON преобразуются в DataFrame и отображаются на выходе.
Пример 02
Мы также можем прочитать строку JSON с помощью метода «read_json()». После импорта «панд» мы генерируем здесь строку и сохраняем ее в переменной «my_str». Строка, которую мы создали здесь, содержит данные, которые являются «Темой», и мы помещаем название темы, то есть «Английский». Затем мы добавляем «Оплата», которая здесь «25000», а также «Дни», которые составляют «70 дней». После всего этого мы также добавляем «Скидка», которая здесь равна «1000». Строка JSON здесь завершена.
Теперь мы читаем эту строку JSON с помощью метода «read_json()» «панд» и помещаем имя переменной, в которой хранится строка. Имя этой переменной — «my_str», и мы добавляем ее здесь в качестве первого параметра метода «read_json()». После этого мы добавляем еще один параметр, который здесь является параметром «ориентация», и устанавливаем для него значение «записи». Затем мы добавляем этот «my_df» в метод «print ()», чтобы он отображался на терминале, когда мы запускаем этот код.
Данные, которые мы получаем после чтения строки JSON, отображаются ниже. Здесь данные отображаются в DataFrame, который мы ввели как строку JSON в нашем коде.
Пример 03
Здесь мы создаем еще одну строку JSON. Вы должны помнить, что вы должны поместить строку только в одну строку. Если мы добавим оставшиеся данные строки в новую строку, то появится сообщение об ошибке. Итак, вы должны написать всю строку только в одной строке. Здесь строка JSON создается и сохраняется в переменной «string». Затем мы читаем строку JSON, используя метод «read_json()». Мы добавляем «строку», в которой хранится строка JSON, в этот метод «read_json()». После чтения мы сохраняем эту строку в переменной «JSON_Data». После этого мы используем «print ()» и добавляем к нему «JSON_Data», что поможет в рендеринге.
Ниже отображается DataFrame, и мы получили этот DataFrame после чтения строки JSON. Дата, которую мы ввели в наш код в виде строки JSON, отображается здесь как DataFrame.
Пример 04
Это наш файл JSON, и мы применим метод «read_json()» к этому файлу JSON. Он будет считывать данные, которые присутствуют в этом файле JSON, и отображать эти данные в DataFrame.
Теперь, поскольку мы должны использовать метод «read_json()» библиотеки «pandas», мы должны сначала «импортировать» библиотеку. Панды импортируются как «pd». Мы поместили показанный выше файл, чтобы мы могли читать данные из этого файла JSON. Путь к файлу «Company.json» передается в метод «read_json()», и эта функция также назначается переменной «JSON_Rec». Таким образом, информация из файла JSON помещается в переменную «JSON_Rec» после ее чтения. Теперь мы помещаем «print ()» и добавляем к нему «JSON_Rec».
Данные, содержащиеся в упомянутом выше файле JSON, отображаются ниже как DataFrame. Вы можете видеть, что на выходе отображается DataFrame со всеми данными из файла JSON, преобразованными в него.
Вывод
В этом руководстве мы подробно объяснили метод «read_json()» для «панд». Здесь мы представили синтаксис метода «read_json ()», а также использовали этот метод «read_json ()» в нашем коде «панд». Мы прочитали строку JSON, а также файл JSON с помощью метода «read_json ()» здесь и объяснили, как создать файл JSON, а затем как прочитать этот файл JSON. В этом руководстве мы также объяснили, как создать строку JSON и как прочитать строку JSON с помощью метода «read_json()».