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Python Pandas - 讀取和寫入JSON檔案
Pandas庫提供了強大的函式,用於以各種格式讀取和寫入資料。其中一種格式是JSON(JavaScript物件表示法),它是一種輕量級的資料交換格式,易於人工讀取和寫入。JSON廣泛用於在伺服器和Web應用程式之間傳輸資料。
JSON檔案以結構化格式儲存資料,類似於Python中的字典或列表。JSON副檔名為.json。下面您可以看到JSON檔案中資料的樣式:
[ { "Name": "Braund", "Gender": "Male", "Age": 30 }, { "Name": "Cumings", "Gender": "Female", "Age": 25 }, { "Name": "Heikkinen", "Gender": "female", "Age": 35 } ]
在本教程中,我們將學習如何使用Pandas處理JSON檔案,包括讀取和寫入JSON檔案以及一些常見的配置。
讀取JSON檔案
pandas.read_json()函式用於將JSON資料讀取到Pandas DataFrame中。此函式可以接受檔案路徑、URL或JSON字串作為輸入。
示例
以下示例演示瞭如何使用pandas.read_json()函式讀取JSON資料。這裡我們使用StringIO將JSON字串載入到類似檔案的物件中。
import pandas as pd from io import StringIO # Create a string representing JSON data data = """[ {"Name": "Braund", "Gender": "Male", "Age": 30}, {"Name": "Cumings", "Gender": "Female", "Age": 25}, {"Name": "Heikkinen", "Gender": "Female", "Age": 35} ]""" # Use StringIO to convert the JSON formatted string data into a file-like object obj = StringIO(data) # Read JSON into a Pandas DataFrame df = pd.read_json(obj) print(df)
以下是上述程式碼的輸出:
Name | Gender | Age | |
---|---|---|---|
0 | Braund | Male | 30 |
1 | Cumings | Female | 25 |
2 | Heikkinen | Female | 35 |
寫入JSON檔案
Pandas提供.to_json()函式,可以使用Pandas DataFrame或Series物件中的資料來寫入或建立JSON檔案。此函式用於將Pandas資料結構物件轉換為JSON字串,並允許您使用多個引數自定義JSON輸出的格式。
示例:寫入JSON檔案的基本示例
這是一個演示如何將Pandas DataFrame寫入JSON檔案的示例。
import pandas as pd # Create a DataFrame from the above dictionary df = pd.DataFrame({"Name":["Braund", "Cumings", "Heikkinen"], "Gender": ["Male", "Female", "Female"], "Age": [30, 25, 25]}) print("Original DataFrame:\n", df) # Write DataFrame to a JSON file df.to_json("output_written_json_file.json", orient='records', lines=True) print("The output JSON file has been written successfully.")
以下是上述程式碼的輸出:
Original DataFrame:
Name | Gender | Age | |
---|---|---|---|
0 | Braund | Male | 30 |
1 | Cumings | Female | 25 |
2 | Heikkinen | Female | 35 |
執行上述程式碼後,您可以在工作目錄中找到名為output_written_json_file.json的已建立JSON檔案。
示例:使用split方向寫入JSON檔案
以下示例使用split方向將簡單的DataFrame物件寫入JSON。
import pandas as pd from json import loads, dumps # Create a DataFrame df = pd.DataFrame( [["x", "y"], ["z", "w"]], index=["row_1", "row_2"], columns=["col_1", "col_2"], ) # Convert DataFrame to JSON with 'split' orientation result = df.to_json(orient="split") parsed = loads(result) # Display the JSON output print("JSON Output (split orientation):") print(dumps(parsed, indent=4))
以下是上述程式碼的輸出:
JSON Output (split orientation): { "columns": [ "col_1", "col_2" ], "index": [ "row_1", "row_2" ], "data": [ [ "x", "y" ], [ "z", "w" ] ] }
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