Python 3 – Pythonパンダを使用したJSON-Pythonチュートリアル

Python

パンダでjson文字列ファイルを読む read_json()。 これは、URL、ファイル、圧縮ファイル、およびjson形式のすべてのものに対して実行できます。 この投稿では、Pythonでそれを行う方法を学びます。

最初にjsonデータをロードします パンダread_json メソッド、それからそれはにロードされます パンダDataFrame

関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析

JSONを読む

JSONとは何ですか?

JSONはの省略形です JavaScriptオブジェクト表記。 これは、Web上でデータを交換するためによく使用されるテキスト形式です。

形式は次のようになります。

実際には、このデータは次のように1行になっていることがよくあります。

{“ col1”:{“ row1”:1、” row2”:2、” row3”:3}、” col2”:{“ row1”:” x”、” row2”:” y”、” row3”: ” z”}}

この形式(文字列、整数、浮動小数点数など)で任意のタイプのデータを保存できます。

Webサーバーがjson形式を返し、受け入れるのは一般的です。 これは多くの場合、フロントエンドがバックエンドと通信する方法です。

pandas.read_json

以下の例では、JSON文字列を解析し、それをPandasDataFrameに変換します。

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import pandas as pd
import json


s = '{"col1":{"row1":1,"row2":2,"row3":3},"col2":{"row1":"x","row2":"y","row3":"z"}}'


df = pd.read_json(s)
print(df)

これを実行して、出力を確認できます。

パンダはjson文字列を読みます

URLからJSONをロードする

URL(API)からJSONをロードするには、次のコードを使用できます。

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import requests
from pandas.io.json import json_normalize
import pandas as pd

url = "https://api.exchangerate-api.com/v4/latest/USD"
df = pd.read_json(url)
print(df)

パンダはjsonを読みます

関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析

JSONファイルに保存

A DataFrame として保存することができます jsonファイル。 これを行うには、メソッドを使用します to_json(filename)
jsonファイルに保存する場合は、次の操作を実行できます。

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import pandas as pd
import json
df = pd.DataFrame([1,2,3])
df.to_json('example.json')

複数の列を持つデータフレームの場合:

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import pandas as pd
import json
data = [['Axel',32], ['Alice', 26], ['Alex', 45]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
df.to_json('example.json')

jsonファイルに保存

ファイルからJSONをロードする

の場合 jsonデータ ファイルに保存されている場合は、DataFrameにロードできます。

上記の例を使用してjsonファイルを作成し、この例を使用してそれをデータフレームにロードできます。

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df_f = pd.read_json('files/sample_file.json')

圧縮ファイルの場合 .gz 使用する:

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df_gzip = pd.read_json('sample_file.gz', compression='infer')

拡張子が .gz.bz2.zip、および .xz、対応する圧縮方法が自動的に選択されます。

パンダからJSONへの例

次の例では、からデータをロードします csvファイルデータフレーム、名前を付けて保存できます jsonファイル

csvファイルをパンダデータフレームとしてロードできます。

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df = pd.read_csv("data.csv")

次に、を保存します DataFrameからJSONへ フォーマット:

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df.to_json("data.json")

これはExcelファイルでも機能します。

関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析

Hope this helps!

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