Turinys:
Video: Kaip perskaityti JSON į pandas?
2024 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-15 23:50
Kaip įkelti JSON eilutę į Pandas DataFrame
- 1 žingsnis: Paruoškite JSON Styga. Į pradėkite nuo paprasto pavyzdžio, tarkime, kad turite šiuos duomenis apie skirtingus produktus ir jų kainas:
- 2 veiksmas: sukurkite JSON Failas. Kai tik turėsite savo JSON eilutė paruošta, išsaugokite ją viduje a JSON failą.
- 3 veiksmas: Įkelti į JSON Failas į Pandas DataFrame .
Taigi, ar pandos gali skaityti JSON?
Manipuliuojant JSON atliekama naudojant Python Duomenų analizės biblioteka, vadinama pandos . Dabar tu gali skaityti į JSON ir išsaugokite kaip a pandos duomenų struktūra, naudojant komandą read_json. Įdėta JSON analizė su Pandos : Įdėtas JSON failus gali būti daug laiko ir sudėtingas procesas išlyginti ir apkrova į Pandos.
Be to, kaip įkelti duomenis į pandas? Įkelkite CSV failus į Python Pandas
- # Įkelkite Pandas bibliotekas su slapyvardžiu 'pd'
- importuoti pandas kaip pd.
- # Skaityti duomenis iš failo 'filename.csv'
- # (tame pačiame kataloge, kuriame yra jūsų python procesas)
- # Valdykite skyriklius, eilutes, stulpelių pavadinimus naudodami read_csv (žr. vėliau)
- duomenys = pd.
- # Peržiūrėkite pirmąsias 5 įkeltų duomenų eilutes.
Kalbant apie tai, kaip perskaityti JSON failą Python?
Pratimai
- Sukurkite naują Python failą ir importuokite JSON.
- Sukurkite žodyną eilutės pavidalu, kurį naudosite kaip JSON.
- Norėdami konvertuoti eilutę į žodyną, naudokite JSON modulį.
- Parašykite klasę, kad įkeltumėte duomenis iš savo eilutės.
- Sukurkite objektą iš savo klasės ir išspausdinkite kai kuriuos duomenis iš jo.
Kas yra JSON analizavimas?
JSON yra formato specifikacija, kaip minėjo kiti. Nagrinėjamas JSON reiškia duomenų interpretavimą bet kokia kalba, kurią naudojate šiuo metu. Kada mes išanalizuoti JSON , tai reiškia, kad eilutę konvertuojame į a JSON objektą, vadovaudamiesi specifikacija, kur vėliau galime naudoti bet kokiu būdu.
Rekomenduojamas:
Kaip filtruoti pandas?
Vienas iš būdų filtruoti pagal Pandas eilutes yra naudoti loginę išraišką. Pirmiausia sukuriame loginį kintamąjį, paimdami dominantį stulpelį ir patikrindami, ar jo reikšmė lygi konkrečiai reikšmei, kurią norime pasirinkti / palikti. Pavyzdžiui, filtruokime duomenų rėmelį arba duomenų rėmelio pogrupį pagal 2002 metų vertę
Kaip kartoti Pandas DataFrame?
Pandas turi iterrows() funkciją, kuri padės peržiūrėti kiekvieną duomenų rėmelio eilutę. Pandos iterrows() grąžina iteratorių, kuriame yra kiekvienos eilutės indeksas ir kiekvienos eilutės duomenys kaip serija. Kadangi iterrows() grąžina iteratorių, galime naudoti kitą funkciją norėdami pamatyti iteratoriaus turinį
Kaip perskaityti SSMS vykdymo planą?
Numatomas vykdymo planas Spustelėkite piktogramą „Rodyti numatomą vykdymo planą“įrankių juostoje (šalia parse užklausos varnelės) Dešiniuoju pelės mygtuku spustelėkite užklausos langą ir pasirinkite parinktį „Rodyti numatomą vykdymo planą“. Paspauskite CTRL+L
Kaip numesti pandas DataFrame?
Norėdami ištrinti eilutes ir stulpelius iš „DataFrames“, „Pandas“naudoja „drop“funkciją. Norėdami ištrinti stulpelį arba kelis stulpelius, naudokite stulpelio (-ių) pavadinimą ir nurodykite „ašį“kaip 1. Arba, kaip toliau pateiktame pavyzdyje, „Pandas“buvo pridėtas parametras „columns“, kuris išpjauna reikia "ašies"
Kaip skaitote „Excel“failus „Python“naudodami pandas?
Veiksmai, kaip importuoti Excel failą į Python naudojant pandas 1 veiksmas: užfiksuokite failo kelią. Pirmiausia turėsite užfiksuoti visą kelią, kuriame „Excel“failas saugomas jūsų kompiuteryje. 2 veiksmas: pritaikykite Python kodą. Ir čia yra Python kodas, pritaikytas mūsų pavyzdžiui. 3 veiksmas: paleiskite Python kodą