Pandas DataFrame을 JSON으로 변환

Manav Narula 2023년1월30일

Pandas Pandas DataFrame Pandas JSON

orient = 'columns'
orient = 'records'
orient = 'index'
orient = 'split'
orient = 'table'

JSON은 JavaScript Object Notation을 나타냅니다. 이는 JavaScript의 객체 형식을 기반으로하며 구조화 된 데이터를 표현하는 인코딩 기술입니다. 요즘에는 특히 서버와 웹 응용 프로그램 간의 데이터 공유에 널리 사용됩니다.

이 기사에서는 DataFrame을 JSON 문자열로 변환하는 방법을 소개합니다.

다음 DataFrame으로 작업합니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

print(df)

출력:

   Name  Age Course
0   Jay   16    BBA
1  Jack   19  BTech
2  Mark   18    BSc

Pandas DataFrame에는 DataFrame을 JSON 문자열로 변환하거나 외부 JSON 파일로 저장하는dataframe.to_json()메서드가 있습니다. 최종 JSON 형식은 기본적으로'columns' 인orient 매개 변수의 값에 따라 다르지만'records','index','split','table'및'values'로 지정할 수 있습니다.

모든 형식은 다음과 같습니다.

`orient = 'columns'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="columns")

print(js)

출력:

{"Name":{"0":"Jay","1":"Jack","2":"Mark"},
 "Age":{"0":16,"1":19,"2":18},
 "Course":{"0":"BBA","1":"BTech","2":"BSc"}}

`orient = 'records'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="records")

print(js)

출력:

[{"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},{"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},{"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}]

`orient = 'index'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="index")

print(js)

출력:

{"0":{"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},
 "1":{"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},
 "2":{"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}}

`orient = 'split'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="split")

print(js)

출력:

{"columns":["Name","Age","Course"],
 "index":[0,1,2],
 "data":[["Jay",16,"BBA"],["Jack",19,"BTech"],["Mark",18,"BSc"]]}

`orient = 'table'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="table")

print(js)

출력:

{"schema": {"fields":[{"name":"index","type":"integer"},{"name":"Name","type":"string"},{"name":"Age","type":"integer"},{"name":"Course","type":"string"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"0.20.0"}, "data": [{"index":0,"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},{"index":1,"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},{"index":2,"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}]}

앞에서 설명한 것처럼 JSON을 외부 파일로 직접 내보낼 수도 있습니다. dataframe.to_json()함수에 파일 경로를 제공하면 아래와 같이 할 수 있습니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

df.to_json("path\example.json", orient="table")

위의 코드는 JSON 파일을 지정된 경로로 내 보냅니다.

작가: Manav Narula

Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.