Converter Pandas DataFrame para JSON
JSON significa JavaScript Object Notation (Notação de Objecto JavaScript). É baseado no formato de objectos em JavaScript e é uma técnica de codificação para representar dados estruturados. É amplamente utilizado hoje em dia, especialmente para a partilha de dados entre servidores e aplicações web.
Neste artigo vamos introduzir como converter um DataFrame para uma string JSON.
Iremos trabalhar com o seguinte DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
print(df)
Resultado:
Name Age Course
0 Jay 16 BBA
1 Jack 19 BTech
2 Mark 18 BSc
Pandas DataFrame tem um método dataframe.to_json()
que converte um DataFrame para uma string JSON ou armazena-o como um ficheiro JSON externo. O formato JSON final depende do valor do parâmetro orient
, que é 'columns'
por defeito, mas pode ser especificado como 'records'
, 'index'
, 'split'
, 'table'
, e 'values'
.
Todos os formatos são abrangidos abaixo:
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)
Resultado:
{"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)
Resultado:
[{"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)
Resultado:
{"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)
Resultado:
{"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)
Resultado:
{"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"}]}
Como discutido anteriormente, também podemos exportar o JSON directamente para um ficheiro externo. Pode ser feito como se mostra abaixo, fornecendo o caminho do ficheiro na função dataframe.to_json()
.
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")
O código acima exporta um ficheiro JSON para o caminho especificado.
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