Innehållsförteckning:

Hur läser jag JSON till pandor?
Hur läser jag JSON till pandor?

Video: Hur läser jag JSON till pandor?

Video: Hur läser jag JSON till pandor?
Video: Solving The Voynich Manuscript With Ai | Greg Kondrak 2024, November
Anonim

Hur man laddar JSON-sträng i Pandas DataFrame

  1. Steg 1: Förbered JSON Sträng. Till börja med ett enkelt exempel, låt oss säga att du har följande data om olika produkter och deras priser:
  2. Steg 2: Skapa JSON Fil. När du har din JSON sträng redo, spara den inom a JSON fil.
  3. Steg 3: Ladda de JSON Fil i Pandas DataFrame .

Kan pandor följaktligen läsa JSON?

Manipulera JSON görs med hjälp av Pytonorm Data Analysis Library, kallad pandor . Nu du kan läsa de JSON och spara den som en pandor datastruktur, med kommandot read_json. Kapslad JSON-analys med Pandas : Kapslad JSON filer burk vara tidskrävande och svår process att platta till och ladda in i Pandas.

Dessutom, hur laddar jag in data i pandor? Ladda CSV-filer till Python Pandas

  1. # Ladda Pandas bibliotek med alias 'pd'
  2. importera pandor som pd.
  3. # Läs data från filen 'filnamn.csv'
  4. # (i samma katalog som din pythonprocess är baserad)
  5. # Kontrollera avgränsare, rader, kolumnnamn med read_csv (se senare)
  6. data = pd.
  7. # Förhandsgranska de första 5 raderna av den laddade datan.

Angående detta, hur läser jag en JSON-fil i Python?

Övningar

  1. Skapa en ny Python-fil och import-JSON.
  2. Skapa en ordbok i form av en sträng för att använda som JSON.
  3. Använd JSON-modulen för att konvertera din sträng till en ordbok.
  4. Skriv en klass för att ladda data från din sträng.
  5. Instantiera ett objekt från din klass och skriv ut lite data från det.

Vad är JSON-analys?

JSON är en formatspecifikation som nämns av resten. Parsar JSON innebär att tolka data med vilket språk du än använder för tillfället. När vi analysera JSON , betyder det att vi konverterar strängen till en JSON objekt genom att följa specifikationen, där vi sedan kan använda på vilket sätt vi vill.

Rekommenderad: