Как преобразовать dataframe pandas в json

Часто вас может заинтересовать преобразование DataFrame pandas в формат JSON.

К счастью, это легко сделать с помощью функции to_json() , которая позволяет преобразовать DataFrame в строку JSON одного из следующих форматов:

• «разделить»: диктовать как {‘индекс’ -> [индекс], «столбцы» -> [столбцы], «данные» -> [значения]}
• ‘записи’: список типа [{столбец -> значение}, …, {столбец -> значение}]
• ‘индекс’: диктовать как {индекс -> {столбец -> значение}}
• ‘столбцы’: диктовать как {столбец -> {индекс -> значение}}
• «значения»: просто массив значений
• ‘таблица’: диктовать как {‘схема’: {схема}, ‘данные’: {данные}}

В этом руководстве показано, как преобразовать DataFrame в каждый из шести форматов, используя следующий DataFrame pandas:

 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

Способ 1: «Разделить»

 df. to_json (orient=' split ')

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

Способ 2: «Записи»

 df. to_json (orient=' records ')

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

Способ 3: «Индексный»

 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
   }
}

Способ 4: «Столбцы»

 df. to_json (orient=' columns ') 

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

Способ 5: «Ценности»

 df. to_json (orient=' values ') 

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

Способ 6: «Таблица»

 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
      }
   ]
}

Как экспортировать файл JSON

Вы можете использовать следующий синтаксис для экспорта файла JSON по определенному пути к файлу на вашем компьютере:

 #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)

Полную документацию функции pandas to_json() вы можете найти здесь .