Python Utwórz tabelę z JSON

Notacja obiektu JSON lub JavaScript jest jednym z najpopularniejszych formatów wymiany danych. Jest powszechnie stosowany w bazach danych API i NoSQL ze względu na jego prostotę i czytelność.

Jednak nie jest to tak proste, jeśli chodzi o analizę JSON. Stąd w tym samouczku nauczymy się, jak przekonwertować plik JSON na tabelę pandas.

Przykładowe dane

Pierwszym krokiem jest posiadanie danych JSON, które chcemy przeanalizować. Wybraliśmy prosty plik JSON zawierający informacje astronomii dla konkretnego miasta dla tego samouczka.

Przykładowe dane są tak, jak pokazano:

„Kraj”: „Wielka Brytania”
„Stan”: „Anglia”,
„City”: „Londyn”,
„szerokość geograficzna”: 51.466652350000004,
„długość geograficzna”: -0.09686637642617651,
„Data”: „2022-04-13”,
„Current_time”: „03:12:55.044 ",
„Sunrise”: „06:09”,
„Sunset”: „19:53”,
„Sun_status”: „-”,
„Solar_noon”: „13:01”,
„Day_length”: „13:44”,
„Sun_altitude”: -23.19751117067553,
„Sun_distance”: 1.4988500851835912e8,
„Sun_azimuth”: 35.781559107335625,
„Moonrise”: „15:43”,
„Moonset”: „05:28”,
„Moon_status”: „-”,
„Moon_altitude”: 20.615536932562232,
„Moon_distance”: 387894.3437906608,
„Moon_azimuth”: 266.5048405334666,
„Moon_parallaktyc_angle”: 34.5669393631715

Zapisz plik JSON jako astronomy_simple.JSON

Przeczytaj JSON z panami

Użyjemy pandy do odczytania pliku JSON i konwersji go na tabelę.

Zacznij od importu pandy:

# Importuj pandy
importować pandy jako PD

Następnie przeczytamy plik JSON za pomocą funkcji Read_Json. To pozwala nam przekonwertować ciąg JSON na obiekt Pandas, jak pokazano:

PD_OBject = PD.Read_Json ('astronomy_simple.JSON ', typ = „seria”)

Po przekonwertowaniu pliku JSON na obiekt Pandas możemy przekonwertować go na Pandas DataFrame, jak pokazano:

df = pd.DataFrame (PD_Object)

Wreszcie, aby wydrukować dane w formacie tabelarycznym, użyj Display Func, jak pokazano:

Wyświetlacz (DF)

To powinno powrócić:

Wniosek

Ten krótki artykuł opisuje prostą metodę konwersji pliku JSON na tabelę za pomocą pandy.