Converti Pandas DataFrame in JSON

Manav Narula 30 gennaio 2023

Pandas Pandas DataFrame Pandas JSON

orient = 'columns'
orient = 'records'
orient = 'index'
orient = 'split'
orient = 'table'

JSON sta per JavaScript Object Notation. Si basa sul formato degli oggetti in JavaScript ed è una tecnica di codifica per rappresentare i dati strutturati. È ampiamente utilizzato in questi giorni, soprattutto per la condivisione di dati tra server e applicazioni web.

In questo articolo introdurremo come convertire un DataFrame in una stringa JSON.

Lavoreremo con il seguente DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

print(df)

Produzione:

   Name  Age Course
0   Jay   16    BBA
1  Jack   19  BTech
2  Mark   18    BSc

Pandas DataFrame ha un metodo dataframe.to_json() che converte un DataFrame in una stringa JSON o lo memorizza come file JSON esterno. Il formato JSON finale dipende dal valore del parametro orient, che è 'columns' per impostazione predefinita ma può essere specificato come 'records', 'index', 'split', 'table', e 'values'.

Tutti i formati sono trattati di seguito:

`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)

Produzione:

{"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)

Produzione:

[{"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)

Produzione:

{"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)

Produzione:

{"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)

Produzione:

{"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"}]}

Come discusso in precedenza, possiamo anche esportare il JSON direttamente in un file esterno. Può essere fatto come mostrato di seguito fornendo il percorso del file nella funzione 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")

Il codice precedente esporta un file JSON nel percorso specificato.

Autore: Manav Narula

Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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