Pandas dataframe ကို json သို့ ဘယ်လိုပြောင်းမလဲ။

မကြာခဏဆိုသလို သင်သည် pandas DataFrame ကို JSON ဖော်မတ်သို့ ပြောင်းရန် စိတ်ဝင်စားနေပေမည်။

ကံကောင်းထောက်မစွာဖြင့် ၊ အောက်ပါဖော်မတ်များထဲမှတစ်ခုဖြင့် DataFrame ကို JSON string သို့ပြောင်းရန်ခွင့်ပြုသော to_json() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းသည် လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည် –

• ‘split’- dict ကဲ့သို့ {‘index’ -> [index], ‘columns’ -> [columns], ‘data’ -> [values]}
• ‘မှတ်တမ်းများ’- စာရင်းကဲ့သို့သော [{ကော်လံ -> တန်ဖိုး}၊ …၊ {ကော်လံ -> တန်ဖိုး}]
• ‘index’- dict ကဲ့သို့ {index -> {column -> value}}
• ‘ကော်လံ’- {ကော်လံ -> {အညွှန်း -> တန်ဖိုး}} ကဲ့သို့ စကားလုံး
• ‘တန်ဖိုးများ’- တန်ဖိုးများ array မျှသာ
• ‘ဇယား’- {‘schema’၊ {schema}၊ ‘ဒေတာ’- {data}} ကဲ့သို့သော စကားလုံး

ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါ pandas DataFrame ကို အသုံးပြု၍ ဖော်မတ်ခြောက်ခုစီသို့ DataFrame ကို မည်သို့ပြောင်းရမည်ကို ပြသသည် ။

 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

နည်းလမ်း 1: “ Divide”

 df. to_json (orient=' split ')

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

နည်းလမ်း 2- “ မှတ်တမ်းများ”

 df. to_json (orient=' records ')

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

နည်းလမ်း 3- “ အညွှန်းကိန်း”

 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
   }
}

နည်းလမ်း 4- “ ကော်လံများ”

 df. to_json (orient=' columns ') 

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

နည်းလမ်း 5- “ တန်ဖိုးများ”

 df. to_json (orient=' values ') 

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

နည်းလမ်း 6- “ ဇယား”

 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 ဖိုင်ကို ဘယ်လိုထုတ်မလဲ။

သင့်ကွန်ပြူတာရှိ သီးခြားဖိုင်လမ်းကြောင်းတစ်ခုသို့ JSON ဖိုင်ကို တင်ပို့ရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #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)

pandas to_json() လုပ်ဆောင်ချက်၏ စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည် ။