Բովանդակություն:

Ինչպե՞ս կարող եմ JSON կարդալ պանդաների մեջ:
Ինչպե՞ս կարող եմ JSON կարդալ պանդաների մեջ:

Video: Ինչպե՞ս կարող եմ JSON կարդալ պանդաների մեջ:

Video: Ինչպե՞ս կարող եմ JSON կարդալ պանդաների մեջ:
Video: Data Science with Python! Analyzing File Types from Avro to Stata 2024, Ապրիլ
Anonim

Ինչպես բեռնել JSON տողը Pandas DataFrame-ում

  1. Քայլ 1. Պատրաստել JSON Լարային. Դեպի սկսեք պարզ օրինակով, ենթադրենք, որ դուք ունեք հետևյալ տվյալները տարբեր ապրանքների և դրանց գների վերաբերյալ.
  2. Քայլ 2. Ստեղծեք JSON Ֆայլ. Երբ դուք ունեք ձեր JSON լարը պատրաստ է, պահպանիր այն ներսում ա JSON ֆայլ։
  3. Քայլ 3: Բեռնել որ JSON Ֆայլ Pandas DataFrame-ի մեջ .

Հետևաբար, պանդաները կարո՞ղ են կարդալ JSON:

Շահարկելով JSON կատարվում է օգտագործելով Պիթոն Տվյալների վերլուծության գրադարան, կոչ պանդաներ . Հիմա դու կարող է կարդալ որ JSON և պահպանել այն որպես ա պանդաներ տվյալների կառուցվածքը՝ օգտագործելով read_json հրամանը: Բնադրված JSON վերլուծություն հետ Պանդաներ Բնադրված JSON ֆայլեր կարող է լինի ժամանակատար և դժվար գործընթաց՝ հարթեցնելու և ծանրաբեռնվածություն մեջ Պանդաներ.

Ավելին, ինչպե՞ս կարող եմ տվյալները բեռնել պանդաների մեջ: Բեռնել CSV ֆայլերը Python Pandas-ում

  1. # Ներբեռնեք պանդաների գրադարանները «pd» կեղծանունով
  2. ներմուծել պանդաներ որպես pd.
  3. # Կարդացեք տվյալները «filename.csv» ֆայլից
  4. # (նույն գրացուցակում, որտեղ հիմնված է ձեր python գործընթացը)
  5. # Վերահսկեք սահմանազատիչները, տողերը, սյունակների անունները read_csv-ով (տես ավելի ուշ)
  6. տվյալներ = pd.
  7. # Նախադիտեք բեռնված տվյալների առաջին 5 տողերը:

Այս առնչությամբ, ինչպե՞ս կարող եմ կարդալ JSON ֆայլ Python-ում:

Զորավարժություններ

  1. Ստեղծեք նոր Python ֆայլ և ներմուծեք JSON:
  2. Ստեղծեք բառարան տողի տեսքով՝ որպես JSON օգտագործելու համար:
  3. Օգտագործեք JSON մոդուլը՝ ձեր տողը բառարանի վերածելու համար:
  4. Գրեք դաս՝ ձեր տողից տվյալները բեռնելու համար:
  5. Ստեղծեք ձեր դասի օբյեկտը և տպեք որոշ տվյալներ դրանից:

Ի՞նչ է JSON վերլուծությունը:

JSON ձևաչափի հստակեցում է, ինչպես նշված է մնացածի կողմից: JSON-ի վերլուծություն նշանակում է տվյալների մեկնաբանում ցանկացած լեզվով, որն օգտագործում եք տվյալ պահին: Երբ մենք վերլուծել JSON , դա նշանակում է, որ մենք տողը վերածում ենք a-ի JSON օբյեկտ՝ հետևելով սպեցիֆիկացիաներին, որտեղ մենք կարող ենք հետագայում օգտագործել ցանկացած ձևով:

Խորհուրդ ենք տալիս: