Mục lục:
Video: Làm cách nào để đọc JSON thành gấu trúc?
2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55
Cách tải chuỗi JSON vào Pandas DataFrame
- Bước 1: Chuẩn bị JSON Dây. Đến bắt đầu bằng một ví dụ đơn giản, giả sử rằng bạn có dữ liệu sau về các sản phẩm khác nhau và giá của chúng:
- Bước 2: Tạo JSON Tập tin. Một khi bạn có JSON chuỗi đã sẵn sàng, lưu nó ở trong Một JSON tập tin.
- Bước 3: Trọng tải NS JSON Tập tin vào Pandas DataFrame .
Do đó, gấu trúc có thể đọc JSON không?
Thao tác JSON được thực hiện bằng cách sử dụng Python Thư viện phân tích dữ liệu, được gọi là gấu trúc . Bây giờ bạn có thể đọc NS JSON và lưu nó như một gấu trúc cấu trúc dữ liệu, sử dụng lệnh read_json. Lồng nhau Phân tích cú pháp JSON với Gấu trúc : Lồng nhau JSON các tập tin có thể tốn thời gian và quá trình khó khăn để làm phẳng và trọng tải vào trong Gấu trúc.
Hơn nữa, làm cách nào để tải dữ liệu vào gấu trúc? Tải tệp CSV vào Python Pandas
- # Tải thư viện Gấu trúc với bí danh 'pd'
- nhập gấu trúc dưới dạng pd.
- # Đọc dữ liệu từ tệp 'filename.csv'
- # (trong cùng thư mục mà quy trình python của bạn dựa trên)
- # Kiểm soát dấu phân cách, hàng, tên cột với read_csv (xem sau)
- dữ liệu = pd.
- # Xem trước 5 dòng đầu tiên của dữ liệu đã tải.
Về vấn đề này, làm cách nào để đọc tệp JSON bằng Python?
Bài tập
- Tạo một tệp Python mới, một JSON nhập.
- Crate một từ điển dưới dạng một chuỗi để sử dụng như JSON.
- Sử dụng mô-đun JSON để chuyển đổi chuỗi của bạn thành từ điển.
- Viết một lớp để tải dữ liệu từ chuỗi của bạn.
- Khởi tạo một đối tượng từ lớp của bạn và in một số dữ liệu từ nó.
Phân tích cú pháp JSON là gì?
JSON là một đặc điểm kỹ thuật định dạng như đã đề cập bởi phần còn lại. Phân tích cú pháp JSON có nghĩa là diễn giải dữ liệu bằng bất kỳ ngôn ngữ nào bạn đang sử dụng tại thời điểm này. Khi nào chúng ta phân tích cú pháp JSON , nó có nghĩa là chúng tôi đang chuyển đổi chuỗi thành một JSON đối tượng bằng cách tuân theo đặc điểm kỹ thuật, nơi mà sau đó chúng ta có thể sử dụng theo bất kỳ cách nào chúng ta muốn.
Đề xuất:
Làm thế nào để bạn lọc gấu trúc?
Một cách để lọc theo hàng trong Pandas là sử dụng biểu thức boolean. Đầu tiên chúng ta tạo một biến boolean bằng cách lấy cột quan tâm và kiểm tra xem giá trị của nó có bằng với giá trị cụ thể mà chúng ta muốn chọn / giữ hay không. Ví dụ: hãy để chúng tôi lọc khung dữ liệu hoặc đặt con khung dữ liệu dựa trên giá trị của năm 2002
Làm thế nào để bạn chạy một con gấu trúc trong sổ ghi chép Jupyter?
Để bắt đầu sử dụng môi trường mới của bạn, hãy nhấp vào tab Môi trường. Nhấp vào nút mũi tên bên cạnh tên môi trường Pandas. Trong danh sách xuất hiện, hãy chọn công cụ để sử dụng để mở Pandas: Terminal, Python, IPython hoặc Jupyter Notebook
Làm cách nào để thả DataFrame của gấu trúc?
Để xóa các hàng và cột khỏi DataFrames, Pandas sử dụng chức năng "thả". Để xóa một cột hoặc nhiều cột, hãy sử dụng tên của (các) cột và chỉ định "trục" là 1. Ngoài ra, như trong ví dụ bên dưới, thông số 'cột' đã được thêm vào Pandas, điều này sẽ cắt bỏ cần cho 'trục'
Làm cách nào để đặt tên một cột bằng gấu trúc?
Một cách để đổi tên các cột trong Pandas là sử dụng df. cột từ Pandas và chỉ định tên mới trực tiếp. Ví dụ: nếu bạn có tên của các cột trong danh sách, bạn có thể chỉ định danh sách cho các tên cột trực tiếp. Thao tác này sẽ gán các tên trong danh sách dưới dạng tên cột cho khung dữ liệu "gapminder"
Làm cách nào để bạn đọc các tệp Excel bằng Python bằng cách sử dụng gấu trúc?
Các bước nhập tệp Excel sang Python bằng gấu trúc Bước 1: Chụp đường dẫn tệp. Trước tiên, bạn sẽ cần nắm bắt đường dẫn đầy đủ nơi tệp Excel được lưu trữ trên máy tính của bạn. Bước 2: Áp dụng mã Python. Và đây là mã Python được điều chỉnh cho phù hợp với ví dụ của chúng tôi. Bước 3: Chạy mã Python