HOWTO · Pandas
Convierte el Pandas DataFrame en JSON
Este tutorial demuestra cómo convertir un Pandas DataFrame a una cadena JSON.
JSON son las siglas de JavaScript Object Notation. Se basa en el formato de los objetos en JavaScript y es una técnica de codificación para representar datos estructurados. Se utiliza mucho hoy en día, especialmente para compartir datos entre servidores y aplicaciones web.
En este artículo presentaremos cómo convertir un DataFrame en una cadena JSON.
Trabajaremos con el siguiente DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
print(df)
Producción :
Name Age Course
0 Jay 16 BBA
1 Jack 19 BTech
2 Mark 18 BSc
El DataFrame de Pandas tiene un método dataframe.to_json() que convierte un DataFrame en una cadena JSON o lo almacena como un archivo JSON externo. El formato final de JSON depende del valor del parámetro orient, que es 'columns' por defecto pero puede ser especificado como 'records', 'index', 'split', 'table', y 'values'.
Todos los formatos están cubiertos a continuación:
orient = 'columns'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
js = df.to_json(orient="columns")
print(js)
Producción :
{"Name":{"0":"Jay","1":"Jack","2":"Mark"},
"Age":{"0":16,"1":19,"2":18},
"Course":{"0":"BBA","1":"BTech","2":"BSc"}}
orient = 'records'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
js = df.to_json(orient="records")
print(js)
Producción :
[{"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},{"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},{"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}]
orient = 'index'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
js = df.to_json(orient="index")
print(js)
Producción :
{"0":{"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},
"1":{"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},
"2":{"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}}
orient = 'split'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
js = df.to_json(orient="split")
print(js)
Producción :
{"columns":["Name","Age","Course"],
"index":[0,1,2],
"data":[["Jay",16,"BBA"],["Jack",19,"BTech"],["Mark",18,"BSc"]]}
orient = 'table'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
js = df.to_json(orient="table")
print(js)
Producción :
{"schema": {"fields":[{"name":"index","type":"integer"},{"name":"Name","type":"string"},{"name":"Age","type":"integer"},{"name":"Course","type":"string"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"0.20.0"}, "data": [{"index":0,"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},{"index":1,"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},{"index":2,"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}]}
Como ya se ha dicho, también podemos exportar el JSON directamente a un archivo externo. Se puede hacer como se muestra a continuación, proporcionando la ruta del archivo en la función dataframe.to_json().
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
columns=["Name", "Age", "Course"],
)
df.to_json("path\example.json", orient="table")
El código anterior exporta un archivo JSON a la ruta especificada.
