पांडा डेटाफ़्रेम को json में कैसे परिवर्तित करें

अक्सर आपको पांडा डेटाफ़्रेम को JSON प्रारूप में परिवर्तित करने में रुचि हो सकती है।

सौभाग्य से, to_json() फ़ंक्शन का उपयोग करके ऐसा करना आसान है , जो आपको निम्न स्वरूपों में से किसी एक के साथ डेटाफ़्रेम को JSON स्ट्रिंग में परिवर्तित करने की अनुमति देता है:

• ‘स्प्लिट’: {‘इंडेक्स’ -> [इंडेक्स], ‘कॉलम’ -> [कॉलम], ‘डेटा’ -> [वैल्यू]} जैसे निर्देश
• ‘रिकॉर्ड’: [{कॉलम -> मान}, …, {कॉलम -> मान}] जैसी सूची
• ‘सूचकांक’: निर्देश जैसे {सूचकांक -> {स्तंभ -> मान}}
• ‘कॉलम’: {कॉलम -> {सूचकांक -> मान}} जैसा निर्देश
• ‘मान’: केवल मानों की सारणी
• ‘टेबल’: निर्देश जैसे {‘स्कीमा’: {स्कीमा}, ‘डेटा’: {डेटा}}

यह ट्यूटोरियल दिखाता है कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम का उपयोग करके डेटाफ़्रेम को छह प्रारूपों में से प्रत्येक में कैसे परिवर्तित किया जाए:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 12]})  

#view DataFrame
df

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

विधि 1: “विभाजित करें”

 df. to_json (orient=' split ')

{
   "columns": [
      "points",
      "assists"
   ],
   "index": [
      0,
      1,
      2,
      3
   ],
   "data": [
      [
         25,
         5
      ],
      [
         12,
         7
      ],
      [
         15,
         7
      ],
      [
         19,
         12
      ]
   ]
}

विधि 2: “रिकॉर्डिंग”

 df. to_json (orient=' records ')

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

विधि 3: “सूचकांक”

 df. to_json (orient=' index ') 

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

विधि 4: “कॉलम”

 df. to_json (orient=' columns ') 

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

विधि 5: “मूल्य”

 df. to_json (orient=' values ') 

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

विधि 6: “तालिका”

 df. to_json (orient=' table ') 

{
   "plan": {
      "fields": [
         {
            "name": "index",
            "type": "integer"
         },
         {
            "name": "points",
            "type": "integer"
         },
         {
            "name": "assists",
            "type": "integer"
         }
      ],
      "primaryKey": [
         "index"
      ],
      "pandas_version": "0.20.0"
   },
   "data": [
      {
         "index": 0,
         "points": 25,
         “assists”: 5
      },
      {
         "index": 1,
         "points": 12,
         “assists”: 7
      },
      {
         "index": 2,
         "points": 15,
         “assists”: 7
      },
      {
         "index": 3,
         "points": 19,
         “assists”: 12
      }
   ]
}

JSON फ़ाइल कैसे निर्यात करें

आप अपने कंप्यूटर पर JSON फ़ाइल को किसी विशिष्ट फ़ाइल पथ पर निर्यात करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #create JSON file 
json_file = df. to_json (orient=' records ') 

#export JSON file
with open('my_data.json', 'w') as f:
    f.write(json_file)

आप पांडा to_json() फ़ंक्शन का पूरा दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं ।