ไวยากรณ์
ไวยากรณ์ที่สมบูรณ์ของเมธอด “read_json()” นี้แสดงไว้ด้านล่าง
หมีแพนด้า read_json ( เส้นทาง , orient = ค่า , พิมพ์ = 'กรอบ' , dtype = ค่า , convert_axes = ค่า , convert_dates = จริง , keep_default_dates = จริง , งี่เง่า = เท็จ , แม่นยำ_float = เท็จ , date_unit = ค่า , การเข้ารหัส = ค่า , encoding_errors = 'เข้มงวด' , เส้น = เท็จ , ขนาดก้อน = ค่า , การบีบอัด = 'อนุมาน' , nrows = ค่า , storage_options = ค่า )ตัวอย่าง 01
ตัวอย่างเหล่านี้ ซึ่งนำเสนอในคู่มือนี้ ดำเนินการในแอป “Spyder” ก่อนใช้เมธอด “read_json()” ก่อนอื่นเราต้องสร้างไฟล์ JSON ที่มีข้อมูลที่เราจะอ่านโดยใช้เมธอด “read_json()” เราได้พูดคุยกันถึงวิธีการสร้างไฟล์ JSON ใน “pandas” ที่นี่ ที่นี่ คุณจะเห็นว่าเราสร้าง DataFrame ก่อนโดยใช้เมธอด “pd.DataFrame()”
จากนั้นเราเพิ่ม “Name, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4 และ Num_5” เป็นคอลัมน์ของ DataFrame นี้ และยังแทรกข้อมูลบางส่วนในคอลัมน์เหล่านี้ด้วย หลังจากนี้ เราใช้เมธอด “to_json()” ซึ่งช่วยในการแปลง DataFrame นี้เป็น JSON เราป้อนชื่อที่เราต้องการมอบให้กับไฟล์ 'JSON' ซึ่งจะเก็บข้อมูล JSON ชื่อที่เราตั้งให้ที่นี่คือ “Marks.json” ดังนั้น หลังจากรันโค้ดนี้แล้ว ไฟล์ JSON จะถูกสร้างขึ้นในชื่อ “Marks.json” และจะจัดเก็บข้อมูลใน JSON ซึ่งเราได้ป้อนไว้ที่นี่
หลังจากรันโค้ดนี้โดยกด 'Shift+Enter' ไฟล์ JSON จะถูกสร้างขึ้น และไฟล์ JSON จะแสดงอยู่ด้านล่างนี้ด้วย นี่คือไฟล์ JSON ที่เราได้รับหลังจากรันโค้ดด้านบน ตอนนี้ เราจะดำเนินการต่อไปและจะอ่านไฟล์ JSON นี้โดยใช้เมธอด “read_json()”
ตอนนี้ ก่อนอื่นเราต้อง 'นำเข้า' ไลบรารี 'pandas' เพราะเราต้องใช้วิธี 'read_json()' ที่นี่ ซึ่งเป็นวิธีการของ 'pandas' เรากำลังนำเข้า 'แพนด้าเป็น pd' ด้านล่างนี้ เราใช้เมธอด “read_json()” และใส่ชื่อไฟล์ที่มีข้อมูลที่เราต้องการอ่าน ไฟล์ที่เราสร้างไว้ด้านบนนี้จะถูกวางไว้ที่นี่ ดังนั้นเราจะอ่านข้อมูลของไฟล์ JSON นั้น เราส่งเส้นทางของไฟล์ในเมธอด “read_json()” ซึ่งก็คือ “Marks.json” และกำหนดฟังก์ชันนี้ให้กับตัวแปร “df” ด้วย ดังนั้น หลังจากอ่านไฟล์ JSON นี้ ข้อมูลของไฟล์ JSON จะถูกเก็บไว้ในตัวแปร “df” นี้ ตอนนี้ เราพิมพ์ข้อมูลนั้นโดยใช้ 'print()' และเพิ่มเมธอด 'to_string()' ด้วยตัวแปร 'df' วิธีการ “to_string()” นี้ช่วยเราในการพิมพ์ DataFrame มันจะพิมพ์ข้อมูลของไฟล์ JSON ในรูปแบบ DataFrame
ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในไฟล์ JSON ด้านบนจะแสดงเป็น DataFrame ด้านล่าง คุณสามารถสังเกตได้ว่าข้อมูลทั้งหมดของไฟล์ JSON จะถูกแปลงเป็น DataFrame และแสดงในเอาต์พุต
ตัวอย่าง 02
เราสามารถอ่านสตริง JSON ได้ด้วยความช่วยเหลือของเมธอด “read_json()” หลังจากนำเข้า “pandas” เราสร้างสตริงที่นี่และบันทึกสตริงนั้นในตัวแปร “my_str” สตริงที่เราสร้างที่นี่มีข้อมูลที่เป็น 'หัวเรื่อง' และเราใส่ชื่อของหัวเรื่องซึ่งก็คือ 'ภาษาอังกฤษ' จากนั้นเราเพิ่ม 'Pay' ซึ่งก็คือ '25000' ที่นี่ และ 'วัน' ซึ่งก็คือ '70 วัน' ด้วย หลังจากทั้งหมดนี้ เรายังเพิ่ม “ส่วนลด” ซึ่งก็คือ “1000” ไว้ที่นี่ สตริง JSON เสร็จสมบูรณ์ที่นี่
ตอนนี้ เรากำลังอ่านสตริง JSON นี้โดยใช้เมธอด “read_json()” ของ “pandas” และใส่ชื่อของตัวแปรที่เก็บสตริงไว้ ชื่อของตัวแปรนี้คือ “my_str” และเราเพิ่มที่นี่เป็นพารามิเตอร์แรกของเมธอด “read_json()” หลังจากนี้ เราเพิ่มพารามิเตอร์อื่นซึ่งเป็นพารามิเตอร์ 'ทิศทาง' ที่นี่ และเราตั้งค่าเป็น 'ระเบียน' จากนั้นเราเพิ่ม 'my_df' นี้ในเมธอด 'print()' เพื่อให้แสดงผลบนเทอร์มินัลเมื่อเรารันโค้ดนี้
ข้อมูลที่เราได้รับหลังจากอ่านสตริง JSON จะแสดงอยู่ด้านล่าง ที่นี่ ข้อมูลจะแสดงใน DataFrame ซึ่งเราป้อนเป็นสตริง JSON ในโค้ดของเรา
ตัวอย่าง 03
เราสร้างสตริง JSON อื่นที่นี่ คุณต้องจำไว้ว่าคุณต้องวางสตริงในบรรทัดเดียวเท่านั้น หากเราเพิ่มข้อมูลที่เหลือของสตริงในบรรทัดใหม่ ข้อความแสดงข้อผิดพลาดจะเกิดขึ้น ดังนั้น คุณต้องเขียนทั้งสตริงในบรรทัดเดียว ที่นี่ สตริง JSON จะถูกสร้างขึ้นและเก็บไว้ในตัวแปร 'สตริง' จากนั้น เรากำลังอ่านสตริง JSON โดยใช้เมธอด “read_json()” เราเพิ่ม 'สตริง' ซึ่งจัดเก็บสตริง JSON ในเมธอด 'read_json()' นี้ หลังจากอ่าน เราจะเก็บสตริงนี้ไว้ในตัวแปร 'JSON_Data' หลังจากนี้ เราจะใช้ “print()” และเพิ่ม “JSON_Data” เข้าไป ซึ่งจะช่วยในการแสดงผล
ด้านล่างนี้ DataFrame แสดงผล และเราได้รับ DataFrame นี้หลังจากอ่านสตริง JSON วันที่ที่เราป้อนในโค้ดของเราเป็นสตริง JSON จะแสดงที่นี่เป็น DataFrame
ตัวอย่าง 04
นี่คือไฟล์ JSON ของเรา และเราจะใช้วิธี “read_json()” กับไฟล์ JSON นี้ มันจะอ่านข้อมูลที่มีอยู่ในไฟล์ JSON นี้และจะแสดงข้อมูลนี้ใน DataFrame
ตอนนี้ เนื่องจากเราต้องใช้วิธี 'read_json()' ของไลบรารี 'pandas' เราจึงต้อง 'นำเข้า' ไลบรารีก่อน กำลังนำเข้าแพนด้าเป็น 'pd' เราได้วางไฟล์ที่เราได้แสดงไว้ข้างต้นเพื่อให้เราสามารถอ่านข้อมูลจากไฟล์ JSON นั้นได้ เส้นทางของไฟล์ 'Company.json' ถูกส่งไปยังเมธอด 'read_json()' และฟังก์ชันนี้ยังถูกกำหนดให้กับตัวแปร 'JSON_Rec' ด้วย ข้อมูลจากไฟล์ JSON จะถูกวางไว้ในตัวแปร “JSON_Rec” หลังจากที่ได้อ่านแล้ว ตอนนี้เราใส่ 'print()' และเพิ่ม 'JSON_Rec' ลงไป
ข้อมูลที่มีอยู่ในไฟล์ JSON ที่กล่าวถึงข้างต้นจะแสดงด้านล่างเป็น DataFrame คุณจะเห็นว่าผลลัพธ์แสดง DataFrame พร้อมข้อมูลทั้งหมดจากไฟล์ JSON ที่แปลงเป็นไฟล์นั้น
บทสรุป
เราได้อธิบายวิธีการ “read_json()” ของ “pandas” โดยละเอียดแล้วในคู่มือนี้ เราได้นำเสนอไวยากรณ์ของเมธอด “read_json()” ที่นี่ และเรายังใช้เมธอด “read_json()” นี้ในโค้ด “pandas” ของเราด้วย เราได้อ่านสตริง JSON และไฟล์ JSON ด้วยความช่วยเหลือของเมธอด “read_json()” ที่นี่ และได้อธิบายวิธีสร้างไฟล์ JSON และวิธีการอ่านไฟล์ JSON นั้นแล้ว เราได้อธิบายวิธีสร้างสตริง JSON และวิธีอ่านสตริง JSON ด้วยความช่วยเหลือของเมธอด “read_json()” ในคู่มือนี้