Näide nr 01
Näitame praktikas, kuidas kasutada pandade meetodit 'to_json()' andmeraami 'pandas' muutmiseks JSON-vormingusse. Siia imporditakse pakett 'pandas', mis on 'numpy' ja me impordime selle kui 'np'. Nüüd tuleks 'panda' koodi käivitamiseks importida panda paketid. Selle paketi importimiseks kasutame märksõna 'import'. Seejärel määrame 'pandad pd-ks', mis tähendab, et saame hõlpsasti juurde pääseda või kasutada kõiki vajalikke 'pandapakette', asetades sinna lihtsalt 'pd'.
Loome siin numpy massiivi, kasutades 'np. massiiv', aitab see 'np' meil pääseda juurde numpy raamatukogu funktsioonidele. See numpy massiiv on salvestatud ka muutujasse 'New_data' ja me paneme sellesse numbisse massiivi 'A, B, C, D' ja 'E, F, G, H'. See nummer massiiv teisendatakse nüüd DataFrame'iks, kasutades meetodit 'pd.DataFrame'. See on 'panda' meetod, millele pääseme siin juurde, pannes 'pd'. Kui teisendame selle numbulise massiivi DataFrame'iks, siis paneme ka veergude nimed.
Nimed, mille me siia veerupäistena lisame, on „col1, col2, col3 ja col4”. Siis näete, et meil on allpool 'print', milles määrame DataFrame'i nime, mis antud juhul on 'New_dataFrame', nii et see renderdatakse selle koodi täitmisel. Nüüd teisendame selle DataFrame'i JSON-vormingusse, kasutades meetodit 'to_json()'. Seadsime DataFrame'i nime 'New_dataFrame' meetodiga 'to_json()' ja asetame selle meetodi ka muutujasse 'New_json'. Siin ei andnud me sellele meetodile 'to_json()' ühtegi parameetrit. DataFrame'i JSON-vorming on nüüd paigutatud 'printimiseks' ja see renderdatakse ka konsoolis.
Selle koodi koostamiseks ja täitmiseks vajutame klahve 'Shift+Enter' ja kui kood on veatu, renderdatakse väljund. Siia kleebime ka selle koodi tulemuse, milles oleme näidanud selles näites loodud DataFrame'i ja ka selle DataFrame'i JSON-vormingut.
Näide nr 02
Siia impordime ainult ühe teegi, milleks on 'pandad' ja seejärel luuakse loend 'AtoZ_Courses' ja asetame sinna mõned loendid, milleks on 'Python, 29000, 35 days ja 1000.0', seejärel paneme ' JavaScript, 27000, 55 päeva ja 2300.0”, pärast seda lisame “HTMLCSS, 25000, 25 päeva ja 1500.0”. Nüüd lisasime ka veel kaks andmeid nagu 'DataBase, 24000, 45 days ja 1500.0' ning 'OOP, 21000, 35 days, 1500.0'. Loendit 'AtoZ_Courses' on nüüd DataFrame'is muudetud ja panime sellele nimeks 'AtoZ_Courses_df'. DataFrame'i veergude nimedena lisatakse siia 'Kursuste_nimi, makse, kestus ja boonus'.
Nüüd genereeritakse selles etapis DataFrame ja lisame selle terminalis kuvamiseks lausesse 'print()'. Nüüd, kasutades meetodit 'to_json()', teisendame 'AtoZ_Courses_df' DataFrame'i JSON-vormingusse. Sellele meetodile 'to_json()' antakse ka parameeter, mis on 'orient= column', mis on ka vaikeparameeter. See kuvab DataFrame'i diktaadi kujul '{veeru nimi -> {indeksi väärtus -> veeru väärtus}}'.
Siin kuvab see JSON-vormingus veeru nime ja lisab seejärel kõik selle veeru väärtused koos indeksi väärtusega. Esiteks mainib see esimese veeru nime ja seejärel renderdatakse kõik esimese veeru väärtused koos indeksi väärtustega ning seejärel paneb teise veeru nime ja ka kõik teise veeru väärtused koos indeksitega ja nii edasi.
Näide nr 03
DataFrame genereeritakse selles koodis nimega 'Bachelors_df'. Oleme sellesse 'Bachelors_df' lisanud viis veergu. Esimene veerg, mis meil siin on, on veerg 'Õpilane' ja sinna lisame 'Lily, Smith, Bromley, Milli ja Alexander'. Järgmine veerg on veerg 'Degree', mis sisaldab 'IT, BBA, inglise, CS ja DVM'. Seejärel tuleb ette “liitumise_aasta”, kus liidame õpilaste liitumisaastad, milleks on “2015, 2018, 2017, 2015 ja 2014”.
Selle veeru kõrval olev veerg on 'lõpetamise_aasta', mis sisaldab nende õpilaste lõpetamise aastad '2019, 2022, 2021, 2019 ja 2018'. Lisame siia ka veeru “CGPA”, kuhu paigutame õpilaste CGPA-d “3.3, 3.5, 3.6, 3.7 ja 3.8”. Terminalis “Bachelors_df” kuvamiseks lisame selle avaldisesse “print()”. Nüüd teisendame 'Bachelors_df' DataFrame'i JSON-vormingusse, kasutades meetodit 'to_json()'.
Parameeter „orient= records” antakse selles koodis samuti sellele „to_json()” meetodile. See „orient= records” kuvab JSON-vormingu kujul „[{veeru nimi -> veeru väärtus}, … , {veeru nimi -> veeru väärtus}]”. DataFrame'i JSON-vorminguks on nüüd määratud 'printimine' ja see kuvatakse ka terminalis.
DataFrame'i kuvatakse siin lihtsalt veergude ja ridadena, kuid JSON-vormingus võite märgata, et see paneb veeru nime ja kuvab seejärel selle veeru väärtuse. pärast ühe veeru väärtuse kuvamist prindib see teise veeru nime ja seejärel paneb selle veeru väärtuse ja siis nii edasi, kuna määrasime meetodi 'to_josn' parameetriks 'orient= records'.
Näide # 04
Loome numbilise massiivi “Minu_andmed”, kuhu sisestame “2, 4” ja “6, 8”. Seejärel muutke numpy massiiv DataFrame'iks 'My_dataFrame' ja määrake selle veerunimedeks 'A1 ja A2'. Nüüd, pärast DataFrame'i kuvamist siin, kasutades 'printimist'. Kasutame kõigepealt ilma parameetriteta meetodit 'to_json()' ja kuvame selle. Pärast seda määrame meetodite 'to_json()' parameetriks 'orient=split' ja prindime ka selle vormingu. Seejärel rakendame 'to_josn()' uuesti 'My_dataFrame'-le ja seekord edastame selle funktsiooni parameetriks 'orient=records'.
Selle alla paneme 'orient= index' koos 'My_dataFrame' ja renderdame selle JSON-vormingu. Pärast seda parameetrit kasutame uuesti parameetrit 'to_json' parameetriga 'orient = column' ja renderdame ka selle. Seejärel edastame meetodi 'to_json()' parameetriks 'orient= values' ja rakendame selle kaustas 'My_dataFrame'. Seadsime selle funktsiooni parameetriks ka 'orient= table' ja kasutame seda uuesti sama DataFrame'iga ja kuvame ka selle JSON-vormingu. Nüüd märgime selle koodi väljundis JSON-vormingute erinevuse.
Siit leiate hõlpsalt erinevused JSON-i vormingute vahel, mille oleme samale DataFrame'ile rakendanud. Kõik parameetrid, mille oleme „to_json” meetodil edastanud, kuvatakse siin erinevates vormingutes.
Järeldus
See juhend näitab JSON-vormingut ja on seda JSON-vormingut üksikasjalikult selgitanud ning pandade DataFrame'i teisendamist JSON-iks. Oleme selgitanud, et panda DataFrame'i teisendamiseks JSON-vormingusse kasutatakse meetodit 'to_json()'. Oleme arutanud ka erinevaid parameetreid, mille oleme siin edasi andnud 'to_json()' meetodile. Oleme esitanud täieliku juhendi, milles oleme kasutanud 'to_json()' meetodeid, lisades oma 'panda' koodis sellele meetodile 'to_json()' kõik võimalikud parameetrid ja näidanud neile ka väljundis, kuidas need parameetrid vormingut muudavad. JSON-ist.