Charger le fichier JSON dans Pandas

1. Charger un fichier JSON dans Pandas DataFrame
2. Charger un fichier JSON indexé dans Pandas DataFrame
3. Charger un fichier JSON orienté colonne dans Pandas DataFrame

Ce tutoriel explique comment nous pouvons charger un fichier JSON dans Pandas DataFrame en utilisant la méthode pandas.read_json().

Charger un fichier JSON dans Pandas DataFrame

Nous pouvons charger le fichier JSON dans Pandas DataFrame en utilisant la fonction pandas.read_json() en passant le chemin du fichier JSON comme paramètre à la fonction pandas.read_json().

{
    "Name": {"1": "Anil", "2": "Biraj", "3": "Apil", "4": "Kapil"},
    "Age": {"1": 23, "2": 25, "3": 28, "4": 30},
}

Le contenu du fichier data.json d’exemple est montré ci-dessus. Nous allons créer un DataFrame à partir du fichier JSON ci-dessus.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated using JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated using JSON file:
    Name  Age
1   Anil   23
2  Biraj   25
3   Apil   28
4  Kapil   30

Il affiche le DataFrame généré à partir des données du fichier data.json. Nous devons nous assurer que nous avons le fichier data.json dans notre répertoire de travail actuel pour générer le DataFrame ; sinon nous devons fournir le chemin complet du fichier JSON en argument de la méthode pandas.read_json().

Le DataFrame formé à partir du fichier JSON dépend de l’orientation du fichier JSON. Nous avons trois orientations différentes du fichier JSON en général.

• Orienté index
• Orienté vers la valeur
• Orienté colonne

Charger un fichier JSON indexé dans Pandas DataFrame

{
    "0": {"Name": "Anil", "Age": 23},
    "1": {"Name": "Biraj", "Age": 25},
    "2": {"Name": "Apil", "Age": 26},
}

Il s’agit d’un exemple de fichier JSON orienté vers un index où les clés de niveau supérieur représentent les index des données.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated from Index Oriented JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated from Index Oriented JSON file:
         0      1     2
Name  Anil  Biraj  Apil
Age     23     25    26

Un DataFrame sera créé à partir du fichier data.json avec les clés de niveau supérieur représentées par des colonnes dans le DataFrame.

Charger un fichier JSON orienté valeur dans le Pandas DataFrame

[["Anil", 23], ["Biraj", 25], ["Apil", 26]]

Il s’agit d’un exemple de fichier JSON orienté valeur où chaque élément du tableau représente les valeurs de chaque ligne.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated from Value Oriented JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated from Value Oriented JSON file:
       0   1
0   Anil  23
1  Biraj  25
2   Apil  26

Il créera un DataFrame à partir du fichier data.json où chaque élément du tableau dans le fichier JSON sera représenté comme une ligne dans le DataFrame.

Charger un fichier JSON orienté colonne dans Pandas DataFrame

{"Name": {"1": "Anil", "2": "Biraj", "3": "Apil"}, "Age": {"1": 23, "2": 25, "3": 28}}

Il s’agit d’un exemple d’un index de haut niveau de fichier JSON orienté par colonne représentant le nom de la colonne pour les données.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated from  Column Oriented JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated from Column Oriented JSON file:
    Name  Age
1   Anil   23
2  Biraj   25
3   Apil   28

Un DataFrame sera créé à partir du fichier data.json où la clé de niveau supérieur du fichier JSON sera représentée comme le nom de la colonne dans le DataFrame.