Exemple #01
Demostrarem a la pràctica com utilitzar el mètode 'to_json()' de 'pandas' per canviar el DataFrame 'pandas' al format JSON. Aquí s'importa el paquet 'pandas', que és el 'numpy', i l'importem com a 'np'. Ara, per executar el codi 'pandas', s'han d'importar els paquets del panda. Per importar aquest paquet, utilitzem la paraula clau 'import'. A continuació, establim 'pandas com a pd', el que significa que podem accedir o utilitzar fàcilment qualsevol 'paquet pandas' que necessitem només col·locant el 'pd' allà.
Creem la matriu numpy aquí utilitzant el 'np. array', aquest 'np' ens ajuda a accedir a les funcions de la biblioteca numpy. Aquesta matriu numpy també s'emmagatzema a la variable 'New_data' i posem 'A, B, C, D' i 'E, F, G, H' a aquesta matriu numpy. Aquesta matriu numpy ara es converteix al DataFrame mitjançant el mètode 'pd.DataFrame'. Aquest és el mètode 'pandes' al qual accedim aquí col·locant el 'pd'. Quan convertim aquesta matriu numpy al DataFrame, també posem els noms de les columnes.
Els noms que afegim aquí com a capçaleres de columna són 'col1, col2, col3 i col4'. Aleshores veus que tenim la 'impressió' a continuació en la qual establim el nom del DataFrame, que en aquest cas és 'New_dataFrame', de manera que això es renderà en l'execució d'aquest codi. Ara, estem convertint aquest DataFrame al format JSON mitjançant el mètode 'to_json()'. Definim el nom del DataFrame 'New_dataFrame' amb el mètode 'to_json()' i també col·loquem aquest mètode a la variable 'New_json'. Aquí, no hem passat cap paràmetre a aquest mètode 'to_json()'. El format JSON del DataFrame ara es col·loca a 'impressió' i també es renderitzarà a la consola.
Per a la compilació i l'execució d'aquest codi, premem 'Maj + Retorn' i si el codi no té errors, es mostrarà la sortida. Aquí també enganxem el resultat d'aquest codi en el qual hem mostrat el DataFrame que hem creat en aquest exemple i també el format JSON d'aquest DataFrame.
Exemple #02
Aquí, importem només una biblioteca, que són les 'pandes' i després es crea la llista 'AtoZ_Courses', i hi col·loquem algunes llistes, que són 'Python, 29000, 35 dies i 1000.0', després posem ' JavaScript, 27000, 55 dies i 2300.0', a continuació, afegim 'HTMLCSS, 25000, 25 dies i 1500.0'. Ara, també hem inserit dues dades més com a 'Base de dades, 24000, 45 dies i 1500,0' i 'OOP, 21000, 35 dies, 1500,0'. La llista 'AtoZ_Courses' ara s'ha canviat al DataFrame i l'hem anomenada 'AtoZ_Courses_df'. Els 'Courses_Name, Payment, Duration, and Bonus' s'afegeixen aquí com a noms de columna del DataFrame.
Ara, el DataFrame es genera en aquest pas i l'afegim a la instrucció 'print()' per mostrar-lo al terminal. Ara, utilitzant el mètode 'to_json()', estem transformant el DataFrame 'AtoZ_Courses_df' al format JSON. Aquest mètode 'to_json()' també rep un paràmetre que és 'orient= column', que també és el paràmetre predeterminat. Mostra el DataFrame com a dictat com a '{nom de la columna -> {valor de l'índex -> valor de la columna}}'.
Aquí, en format JSON, mostra el nom de la columna i després posa tots els valors d'aquesta columna juntament amb el valor de l'índex. En primer lloc, esmenta el nom de la primera columna i, a continuació, es representen tots els valors de la primera columna juntament amb els valors de l'índex, i després posa el nom de la segona columna i també tots els valors de la segona columna amb índexs, etc.
Exemple #03
El DataFrame es genera en aquest codi amb el nom 'Bachelors_df'. Hem inserit cinc columnes a aquest 'Bachelors_df'. La primera columna que tenim aquí és la columna 'Estudiant', i hi inserim 'Lily, Smith, Bromley, Milli i Alexander'. La columna que ve a continuació és la columna 'Grau', que conté 'IT, BBA, anglès, CS i DVM'. A continuació, s'avança l''any_d'incorporació' on afegim els anys d'incorporació dels estudiants, que són '2015, 2018, 2017, 2015 i 2014'.
La columna al costat d'aquesta columna és 'any_de_graduació', que conté els anys de graduació d'aquests estudiants són '2019, 2022, 2021, 2019 i 2018'. També afegim aquí la columna “CGPA” on col·loquem els CGPA dels alumnes “3.3, 3.5, 3.6, 3.7 i 3.8”. Per mostrar 'Bachelors_df' al terminal, l'incloem a l'expressió 'print()'. Ara, estem convertint el DataFrame 'Bachelors_df' al format JSON mitjançant el mètode 'to_json()'.
El paràmetre 'orient= records' també es passa a aquest mètode 'to_json()' en aquest codi. Aquest 'orient= records' mostrarà el format JSON com a formulari '[{nom de columna -> valor de columna}, ... , {nom de columna -> valor de columna}]'. El format JSON del DataFrame ara està configurat per 'imprimir' i també es mostrarà al terminal.
El DataFrame simplement es mostra aquí en format de columnes i files, però en format JSON, podeu notar que posa el nom de la columna i després mostra el valor d'aquesta columna; després de mostrar el valor d'una columna, imprimeix el nom de la segona columna i després posa el valor d'aquesta columna i així successivament perquè establim el paràmetre del mètode 'to_josn' com 'orient= records'.
Exemple #04
Creem una matriu numpy 'My_data' on inserim '2, 4' i '6, 8'. A continuació, canvieu la matriu numpy al DataFrame 'My_dataFrame' i configureu els seus noms de columna com 'A1 i A2'. Ara, després de mostrar el DataFrame aquí fent servir 'imprimir'. Primer utilitzem el mètode 'to_json()' sense cap paràmetre i el mostrem. Després d'això, establim el paràmetre dels mètodes 'to_json()' a 'orient=split' i també imprimim aquest format. A continuació, tornem a aplicar el 'to_josn()' al 'My_dataFrame' i aquesta vegada, passem 'orient=records' com a paràmetre d'aquesta funció.
A sota d'això, posem 'orient= index' amb el 'My_dataFrame' i renderitzem aquest format JSON. Després d'aquest paràmetre, tornem a utilitzar el 'to_json' amb el paràmetre 'orient = column' i també el renderitzem. A continuació, passem 'orient= values' com a paràmetre del mètode 'to_json()' i l'apliquem al 'My_dataFrame'. També establim el paràmetre d'aquesta funció a 'orient= table' i l'utilitzem de nou amb el mateix DataFrame i també mostrem aquest format JSON. Ara, observarem la diferència entre els formats de JSON a la sortida d'aquest codi.
Aquí podeu trobar fàcilment la diferència entre els formats del JSON, que hem aplicat al mateix DataFrame. Tots els paràmetres que hem passat amb el mètode 'to_json' apareixen en diferents formats aquí.
Conclusió
Aquesta guia mostra el format JSON i s'ha explicat aquest format JSON en detall i com convertir el DataFrame pandas al JSON. Hem explicat que el mètode 'to_json()' s'utilitza per convertir el Pandas DataFrame al format JSON. També hem parlat de diferents paràmetres, que hem passat al mètode 'to_json()' aquí. Hem proporcionat una guia completa en què hem utilitzat els mètodes 'to_json()' posant tots els paràmetres possibles a aquest mètode 'to_json()' al nostre codi 'pandas' i també els vam mostrar a la sortida com aquests paràmetres canvien el format del JSON.