Charger le fichier JSON dans Pandas

Ce tutoriel explique comment nous pouvons charger un fichier JSON dans Pandas DataFrame en utilisant la méthode pandas.read_json().

Charger un fichier JSON dans Pandas DataFrame

Nous pouvons charger le fichier JSON dans Pandas DataFrame en utilisant la fonction pandas.read_json() en passant le chemin du fichier JSON comme paramètre à la fonction pandas.read_json().

{
    "Name": {"1": "Anil", "2": "Biraj", "3": "Apil", "4": "Kapil"},
    "Age": {"1": 23, "2": 25, "3": 28, "4": 30},
}

Le contenu du fichier data.json d’exemple est montré ci-dessus. Nous allons créer un DataFrame à partir du fichier JSON ci-dessus.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated using JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated using JSON file:
    Name  Age
1   Anil   23
2  Biraj   25
3   Apil   28
4  Kapil   30

Il affiche le DataFrame généré à partir des données du fichier data.json. Nous devons nous assurer que nous avons le fichier data.json dans notre répertoire de travail actuel pour générer le DataFrame ; sinon nous devons fournir le chemin complet du fichier JSON en argument de la méthode pandas.read_json().

Le DataFrame formé à partir du fichier JSON dépend de l’orientation du fichier JSON. Nous avons trois orientations différentes du fichier JSON en général.

• Orienté index
• Orienté vers la valeur
• Orienté colonne

Charger un fichier JSON indexé dans Pandas DataFrame

{
    "0": {"Name": "Anil", "Age": 23},
    "1": {"Name": "Biraj", "Age": 25},
    "2": {"Name": "Apil", "Age": 26},
}

Il s’agit d’un exemple de fichier JSON orienté vers un index où les clés de niveau supérieur représentent les index des données.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated from Index Oriented JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated from Index Oriented JSON file:
         0      1     2
Name  Anil  Biraj  Apil
Age     23     25    26

Un DataFrame sera créé à partir du fichier data.json avec les clés de niveau supérieur représentées par des colonnes dans le DataFrame.

Charger un fichier JSON orienté valeur dans le Pandas DataFrame

[["Anil", 23], ["Biraj", 25], ["Apil", 26]]

Il s’agit d’un exemple de fichier JSON orienté valeur où chaque élément du tableau représente les valeurs de chaque ligne.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated from Value Oriented JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated from Value Oriented JSON file:
       0   1
0   Anil  23
1  Biraj  25
2   Apil  26

Il créera un DataFrame à partir du fichier data.json où chaque élément du tableau dans le fichier JSON sera représenté comme une ligne dans le DataFrame.

Charger un fichier JSON orienté colonne dans Pandas DataFrame

{"Name": {"1": "Anil", "2": "Biraj", "3": "Apil"}, "Age": {"1": 23, "2": 25, "3": 28}}

Il s’agit d’un exemple d’un index de haut niveau de fichier JSON orienté par colonne représentant le nom de la colonne pour les données.

import pandas as pd

df = pd.read_json("data.json")

print("DataFrame generated from  Column Oriented JSON file:")
print(df)

Production :

DataFrame generated from Column Oriented JSON file:
    Name  Age
1   Anil   23
2  Biraj   25
3   Apil   28

Un DataFrame sera créé à partir du fichier data.json où la clé de niveau supérieur du fichier JSON sera représentée comme le nom de la colonne dans le DataFrame.