Carregar ficheiro JSON em Pandas
- Carregar um ficheiro JSON em Pandas DataFrame
- Carregar um ficheiro JSON orientado para índice na Pandas DataFrame
- Carregar um ficheiro JSON orientado para colunas no DataFrame Pandas
Este tutorial explica como podemos carregar um ficheiro JSON
em Pandas DataFrame utilizando o método pandas.read_json()
.
Carregar um ficheiro JSON em Pandas DataFrame
Podemos carregar o ficheiro JSON em Pandas DataFrame utilizando a função pandas.read_json()
passando o caminho do ficheiro JSON como parâmetro para a função pandas.read_json()
.
{
"Name": {"1": "Anil", "2": "Biraj", "3": "Apil", "4": "Kapil"},
"Age": {"1": 23, "2": 25, "3": 28, "4": 30},
}
O conteúdo do ficheiro de exemplo data.json
é mostrado acima. Iremos criar um DataFrame a partir do ficheiro JSON acima.
import pandas as pd
df = pd.read_json("data.json")
print("DataFrame generated using JSON file:")
print(df)
Resultado:
DataFrame generated using JSON file:
Name Age
1 Anil 23
2 Biraj 25
3 Apil 28
4 Kapil 30
Mostra o DataFrame gerado a partir dos dados do ficheiro data.json
. Temos de nos certificar de que temos o ficheiro data.json
no nosso directório de trabalho actual para gerar o DataFrame; caso contrário, precisamos de fornecer o caminho completo do ficheiro JSON como argumento para o método pandas.read_json()
.
O DataFrame formado a partir do ficheiro JSON depende da orientação do ficheiro JSON. Temos três orientações diferentes do ficheiro JSON em geral.
- Orientação do índice
- Orientado para o valor
- Orientado para a Coluna
Carregar um ficheiro JSON orientado para índice na Pandas DataFrame
{
"0": {"Name": "Anil", "Age": 23},
"1": {"Name": "Biraj", "Age": 25},
"2": {"Name": "Apil", "Age": 26},
}
É um exemplo de um ficheiro JSON orientado para índices onde as teclas de nível superior representam os índices dos dados.
import pandas as pd
df = pd.read_json("data.json")
print("DataFrame generated from Index Oriented JSON file:")
print(df)
Resultado:
DataFrame generated from Index Oriented JSON file:
0 1 2
Name Anil Biraj Apil
Age 23 25 26
Irá criar um DataFrame a partir do ficheiro data.json
com chaves de nível superior representadas como colunas no DataFrame.
Carregar um ficheiro JSON orientado para valores no DataFrame de Pandas
[["Anil", 23], ["Biraj", 25], ["Apil", 26]]
É um exemplo de um ficheiro JSON orientado para valores onde cada elemento do array representa os valores de cada linha.
import pandas as pd
df = pd.read_json("data.json")
print("DataFrame generated from Value Oriented JSON file:")
print(df)
Resultado:
DataFrame generated from Value Oriented JSON file:
0 1
0 Anil 23
1 Biraj 25
2 Apil 26
Irá criar um DataFrame a partir do ficheiro data.json
onde cada elemento do array no ficheiro JSON será representado como uma linha no DataFrame.
Carregar um ficheiro JSON orientado para colunas no DataFrame Pandas
{"Name": {"1": "Anil", "2": "Biraj", "3": "Apil"}, "Age": {"1": 23, "2": 25, "3": 28}}
É um exemplo de um índice de nível superior do ficheiro JSON orientado para a coluna que representa o nome da coluna para os dados.
import pandas as pd
df = pd.read_json("data.json")
print("DataFrame generated from Column Oriented JSON file:")
print(df)
Resultado:
DataFrame generated from Column Oriented JSON file:
Name Age
1 Anil 23
2 Biraj 25
3 Apil 28
Irá criar um DataFrame a partir do ficheiro data.json
onde a chave de nível superior do ficheiro JSON será representada como o nome da coluna no DataFrame.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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