Comment convertir un DataFrame Pandas en JSON

Souvent, vous pourriez être intéressé par la conversion d’un DataFrame pandas au format JSON.

Heureusement, cela est facile à faire en utilisant la fonction to_json() , qui vous permet de convertir un DataFrame en chaîne JSON avec l’un des formats suivants :

• ‘split’ : dict comme {‘index’ -> [index], ‘colonnes’ -> [colonnes], ‘données’ -> [valeurs]}
• ‘records’ : liste comme [{column -> value}, … , {column -> value}]
• ‘index’ : dict comme {index -> {colonne -> valeur}}
• ‘colonnes’ : dict comme {colonne -> {index -> valeur}}
• ‘values’ : juste le tableau de valeurs
• ‘table’ : dict comme {‘schema’ : {schéma}, ‘data’ : {data}}

Ce didacticiel montre comment convertir un DataFrame dans chacun des six formats à l’aide du DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

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

#view DataFrame
df

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

Méthode 1 : « Diviser »

df.to_json(orient='split')

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

Méthode 2 : « Enregistrements »

df.to_json(orient='records')

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

Méthode 3 : « Index »

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
   }
}

Méthode 4 : « Colonnes »

df.to_json(orient='columns') 

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

Méthode 5 : « Valeurs »

df.to_json(orient='values') 

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

Méthode 6 : « Tableau »

df.to_json(orient='table') 

{
   "schema": {
      "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
      }
   ]
}

Comment exporter un fichier JSON

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour exporter un fichier JSON vers un chemin de fichier spécifique sur votre ordinateur :

#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)

Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction pandas to_json() ici .