Sintakse
Pilna šīs “read_json()” metodes sintakse ir norādīta tālāk.
pandas. read_json ( ceļš , orientēties = Vērtība , veids = 'rāmis' , dtips = Vērtība , konvertēt_asis = Vērtība , konvertēšanas_datumi = Taisnība , Keep_default_dates = Taisnība , nejutīgs = Nepatiesi , precīzs_pludiņš = Nepatiesi , datuma_vienība = Vērtība , kodējums = Vērtība , kodēšanas_kļūdas = 'stingrs' , līnijas = Nepatiesi , gabala izmēra = Vērtība , saspiešana = 'secināt' , nrows = Vērtība , storage_options = Vērtība )Piemērs 01
Šie piemēri, kas ir parādīti šajā rokasgrāmatā, tiek izpildīti lietotnē Spyder. Pirms metodes “read_json()” izmantošanas mēs vispirms ģenerējam JSON failu, kura datus nolasīsim, izmantojot metodi “read_json()”. Šeit mēs arī apspriedām, kā izveidot JSON failu “pandas”. Šeit jūs varat redzēt, ka mēs vispirms izveidojam DataFrame, izmantojot metodi “pd.DataFrame()”.
Pēc tam mēs pievienojam 'Nosaukums, Skaitlis_1, Skaitlis_2, Skaitlis_3, Skaitlis_4 un Skaitlis_5' kā šī DataFrame kolonnu un arī ievietojam dažus datus šajās kolonnās. Pēc tam mēs izmantojam metodi “to_json()”, kas palīdz pārveidot šo DataFrame par JSON. Mēs ievadām nosaukumu, kuru vēlamies piešķirt “JSON” failam, kurā tiks saglabāti JSON dati. Šeit dotais nosaukums ir “Marks.json”. Tātad, pēc šī koda izpildes JSON fails tiks izveidots ar nosaukumu “Marks.json”, un tajā tiks saglabāti dati JSON, ko esam ievadījuši šeit.
Pēc šī koda izpildīšanas, nospiežot taustiņu kombināciju Shift+Enter, tiek izveidots JSON fails, un šeit tiek parādīts arī JSON fails. Šis ir JSON fails, ko iegūstam pēc iepriekš minētā koda izpildes. Tagad mēs virzīsimies uz priekšu un lasīsim šo JSON failu, izmantojot metodi “read_json ()”.
Tagad mēs vispirms “importējam” “pandas” bibliotēku, jo šeit ir jāizmanto “read_json()” metode, kas ir “pandas” metode. Mēs importējam “pandas kā pd”. Tālāk mēs izmantojam metodi “read_json()” un ievietojam faila nosaukumu, kura datus vēlamies lasīt. Iepriekš izveidotais fails ir ievietots šeit, tāpēc mēs nolasīsim šī JSON faila datus. Mēs nododam faila ceļu, izmantojot šo “read_json()” metodi, kas ir “Marks.json”, un arī mēs piešķiram šo funkciju mainīgajam “df”. Tātad pēc šī JSON faila lasīšanas JSON faila dati tiek saglabāti šajā “df” mainīgajā. Tagad mēs izdrukājam šos datus, izmantojot “print ()”, kā arī pievienojam metodi “to_string ()” ar mainīgo “df”. Šī metode “to_string()” palīdz mums drukāt DataFrame. Tas izdrukās JSON faila datus DataFrame formātā.
Dati, kas tiek glabāti iepriekš minētajā JSON failā, tiek atveidoti kā DataFrame tālāk. Varat atzīmēt, ka visi JSON faila dati tiek pārveidoti par DataFrame un tiek parādīti izvadē.
Piemērs 02
Mēs varam arī nolasīt JSON virkni, izmantojot metodi “read_json ()”. Pēc “pandas” importēšanas mēs šeit ģenerējam virkni un saglabājam šo virkni mainīgajā “my_str”. Šeit izveidotā virkne satur datus, kas ir “Subject”, un mēs ievietojam tēmas nosaukumu, kas ir “angļu valoda”. Tad mēs pievienojam “Maksāt”, kas šeit ir “25000”, un arī “Dienas”, kas ir “70 dienas”. Pēc visa šī mēs pievienojam arī “Atlaide”, kas ir “1000”. Šeit ir pabeigta JSON virkne.
Tagad mēs lasām šo JSON virkni, izmantojot “pandas” metodi “read_json()”, un ievietojam mainīgā nosaukumu, kurā virkne tiek glabāta. Šī mainīgā nosaukums ir “my_str”, un mēs to pievienojam šeit kā pirmo parametru “read_json()” metodei. Pēc tam mēs pievienojam vēl vienu parametru, kas šeit ir “orient” parametrs, un iestatām to uz “records”. Pēc tam mēs pievienojam šo “my_df” metodē “print()”, lai tas tiktu renderēts terminālī, kad mēs palaižam šo kodu.
Dati, ko iegūstam pēc JSON virknes lasīšanas, tiek parādīti zemāk. Šeit dati tiek renderēti DataFrame, ko savā kodā esam ievadījuši kā JSON virkni.
Piemērs 03
Šeit mēs izveidojam citu JSON virkni. Jums jāatceras, ka virkne ir jāievieto tikai vienā rindā. Ja jaunajā rindā pievienosim atlikušos virknes datus, parādīsies kļūdas ziņojums. Tātad visa virkne ir jāieraksta tikai vienā rindā. Šeit JSON virkne tiek izveidota un saglabāta mainīgajā “string”. Pēc tam mēs lasām JSON virkni, izmantojot metodi “read_json()”. Mēs pievienojam “virkni”, kurā tiek saglabāta JSON virkne, izmantojot šo metodi “read_json ()”. Pēc lasīšanas mēs saglabājam šo virkni mainīgajā “JSON_Data”. Pēc tam mēs izmantojam “print()” un pievienojam tam “JSON_Data”, kas palīdzēs to atveidot.
Tālāk tiek renderēts DataFrame, un mēs ieguvām šo DataFrame pēc JSON virknes nolasīšanas. Datums, ko esam ievadījuši savā kodā kā JSON virkni, šeit tiek parādīts kā DataFrame.
04. piemērs
Šis ir mūsu JSON fails, un šim JSON failam mēs izmantosim metodi “read_json()”. Tas nolasīs datus, kas atrodas šajā JSON failā, un atveidos šos datus DataFrame.
Tagad, tā kā mums ir jāizmanto “pandas” bibliotēkas metode “read_json()”, mums vispirms ir “importē” bibliotēka. Pandas tiek importētas kā “pd”. Mēs esam ievietojuši iepriekš parādīto failu, lai mēs varētu nolasīt datus no šī JSON faila. Faila “Company.json” ceļš tiek nodots metodei “read_json()”, un šī funkcija tiek piešķirta arī mainīgajam “JSON_Rec”. Tādējādi informācija no JSON faila pēc nolasīšanas tiek ievietota mainīgajā “JSON_Rec”. Tagad mēs ievietojam “print ()” un pievienojam tam “JSON_Rec”.
Dati, kas ir ietverti iepriekš minētajā JSON failā, tiek parādīti tālāk kā DataFrame. Varat redzēt, ka izvade parāda DataFrame ar visiem datiem no JSON faila, kas tajā ir konvertēti.
Secinājums
Šajā rokasgrāmatā mēs esam sīki izskaidrojuši “pandas” metodi “read_json()”. Šeit mēs esam parādījuši metodes “read_json ()” sintaksi, kā arī esam izmantojuši šo “read_json ()” metodi savā “pandas” kodā. Mēs esam izlasījuši JSON virkni un arī JSON failu, izmantojot metodi “read_json()”, un esam izskaidrojuši, kā izveidot JSON failu un pēc tam to nolasīt. Šajā rokasgrāmatā esam arī izskaidrojuši, kā izveidot JSON virkni un nolasīt JSON virkni, izmantojot metodi “read_json()”.