So konvertieren sie eine json-datei in einen pandas dataframe

Manchmal möchten Sie möglicherweise eine JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame konvertieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion pandas read_json() einfach zu bewerkstelligen, die die folgende Syntax verwendet:

read_json(‚path‘, orient=’index‘)

Gold:

• Pfad: der Pfad zu Ihrer JSON-Datei.
• orient: die Ausrichtung der JSON-Datei. Der Standardwert ist „index“, Sie können jedoch stattdessen „split“, „records“, „columns“ oder „values“ angeben.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion für verschiedene JSON-Strings verwenden.

Beispiel 1: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem „Records“-Format

Nehmen wir an, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

 [
   {
      "points": 25,
      “assists”: 5
   },
   {
      "points": 12,
      “assists”: 7
   },
   {
      "points": 15,
      “assists”: 7
   },
   {
      "points": 19,
      “assists”: 12
   }
]

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad mit orient=‘ records ‚ wie folgt angeben:

 #load JSON file into pandas DataFrame
df = pd. read_json ('C:/Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient=' records ')

#view DataFrame
df

        assist points
0 5 25
1 7 12
2 7 15
3 12 19

Beispiel 2: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem „Index“-Format

Nehmen wir an, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

 {
   "0": {
      "points": 25,
      “assists”: 5
   },
   "1": {
      "points": 12,
      “assists”: 7
   },
   "2": {
      "points": 15,
      “assists”: 7
   },
   "3": {
      "points": 19,
      “assists”: 12
   }
}

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad mit orient=‘ index ‚ wie folgt angeben:

 #load JSON file into pandas DataFrame
df = pd. read_json ('C:/Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient=' index ')

#view DataFrame
df

        assist points
0 5 25
1 7 12
2 7 15
3 12 19

Beispiel 3: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem „Spalten“-Format

Nehmen wir an, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

 {
   "dots": {
      "0": 25,
      "1": 12,
      "2": 15,
      "3": 19
   },
   "assists": {
      "0": 5,
      "1": 7,
      "2": 7,
      "3": 12
   }
}

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad mit orient=‘ columns ‚ wie folgt angeben:

 #load JSON file into pandas DataFrame
df = pd. read_json ('C:/Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient=' columns ')

#view DataFrame
df

        assist points
0 5 25
1 7 12
2 7 15
3 12 19

Beispiel 4: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem „Werte“-Format

Nehmen wir an, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

 [
   [
      25,
      5
   ],
   [
      12,
      7
   ],
   [
      15,
      7
   ],
   [
      19,
      12
   ]
]

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad mit orient=‘ values ‚ wie folgt angeben:

 #load JSON file into pandas DataFrame
df = pd. read_json ('C:/Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient=' values ')

#view DataFrame
df

        0 1
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
3 12 19

Die vollständige Dokumentation der Funktion read_json() finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

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