דוגמה מס' 01
נדגים בפועל כיצד להשתמש בשיטת 'to_json()' של 'pandas' לשינוי ה-'pandas' DataFrame לפורמט JSON. חבילת ה-'pandas' מיובאת לכאן, שהיא ה-'numpy', ואנחנו מייבאים אותה בתור 'np'. כעת, כדי להפעיל את קוד ה'פנדה', יש לייבא את החבילות של הפנדה. כדי לייבא את החבילה הזו, אנו משתמשים במילת המפתח 'ייבוא'. לאחר מכן, הגדרנו 'פנדות כ-pd', מה שאומר שאנו יכולים לגשת בקלות או להשתמש בכל 'חבילת פנדות' לה אנו צריכים רק על ידי הנחת ה-'pd' שם.
אנו יוצרים את מערך numpy כאן על ידי שימוש ב-'np. מערך', 'np' זה עוזר לנו לגשת לפונקציות הספרייה numpy. מערך numpy זה מאוחסן גם במשתנה 'New_data', ואנחנו שמים את 'A, B, C, D' ו-'E, F, G, H' למערך numpy זה. מערך numpy זה מומר כעת ל-DataFrame על ידי שימוש בשיטת 'pd.DataFrame'. זוהי שיטת ה'פנדות' אליה אנו ניגשים כאן על ידי הצבת ה-'pd'. כאשר אנו ממירים את מערך ה-numpy הזה ל-DataFrame, אנו שמים גם את שמות העמודות.
השמות שאנו מוסיפים כאן ככותרות העמודות הם 'col1, col2, col3 ו-col4'. אז אתה רואה שיש לנו את ה'הדפס' למטה שבו אנו מגדירים את השם של ה-DataFrame, שבמקרה זה הוא 'New_dataFrame', כך שזה יוצג בביצוע הקוד הזה. כעת, אנו ממירים את ה-DataFrame הזה לפורמט JSON על ידי שימוש בשיטת 'to_json()'. אנחנו מגדירים את השם של ה-DataFrame 'New_dataFrame' עם השיטה 'to_json()' וגם שמים את השיטה הזו במשתנה 'New_json'. כאן, לא העברנו שום פרמטר לשיטת 'to_json()' זו. פורמט ה-JSON של ה-DataFrame ממוקם כעת ב'הדפסה' והוא גם יוצג בקונסולה.
לצורך הידור וביצוע של קוד זה, נלחץ על 'Shift+Enter' ואם הקוד נטול שגיאות, הפלט יעבד. כאן אנו גם מדביקים את התוצאה של הקוד הזה שבו הצגנו את ה-DataFrame שיצרנו בדוגמה זו וגם את פורמט ה-JSON של אותו DataFrame.
דוגמה מס' 02
כאן, אנו מייבאים רק ספרייה אחת, שהיא ה'פנדות' ואז נוצרת רשימת 'AtoZ_Courses', ואנחנו שמים בה כמה רשימות, שהן 'Python, 29000, 35 ימים ו-1000.0', ואז שמנו את ' JavaScript, 27000, 55 ימים ו-2300.0', לאחר מכן, אנו מוסיפים 'HTMLCSS, 25000, 25 ימים ו-1500.0'. כעת, הכנסנו שני נתונים נוספים כמו 'בסיס נתונים, 24000, 45 ימים ו-1500.0', וגם 'OOP, 21000, 35 ימים, 1500.0'. רשימת 'AtoZ_Courses' שונתה כעת ב-DataFrame, וקראנו לה 'AtoZ_Courses_df'. ה-'Courses_Name, Payment, Duration, and Bonus' מתווספים כאן בתור שמות העמודות של DataFrame.
כעת, ה-DataFrame נוצר בשלב זה, ואנו מוסיפים אותו במשפט 'print()' להצגתו בטרמינל. כעת, באמצעות שיטת 'to_json()', אנו הופכים את DataFrame 'AtoZ_Courses_df' לפורמט JSON. לשיטת 'to_json()' הזו ניתן גם פרמטר שהוא 'orient= column', שהוא גם פרמטר ברירת המחדל. הוא מציג את ה-DataFrame בתור ה-dict כפורמט '{שם עמודה -> {ערך אינדקס -> ערך עמודה}}'.
כאן, בפורמט JSON, הוא מציג את שם העמודה ולאחר מכן מכניס את כל הערכים של העמודה הזו יחד עם ערך האינדקס. ראשית, הוא מזכיר את השם של העמודה הראשונה, ואז כל הערכים של העמודה הראשונה מוצגים יחד עם ערכי האינדקס, ואז הוא מכניס את שם העמודה השנייה וגם את כל הערכים של העמודה השנייה עם אינדקסים וכן הלאה.
דוגמה מס' 03
ה-DataFrame נוצר בקוד זה בשם 'Bachelors_df'. הכנסנו חמש עמודות ל-'Bachelors_df' הזה. העמודה הראשונה שיש לנו כאן היא העמודה 'סטודנט', ואנחנו מכניסים בה 'לילי, סמית', ברומלי, מילי ואלכסנדר'. העמודה הבאה היא העמודה 'תואר', המכילה 'IT, BBA, אנגלית, CS ו-DVM'. ואז מגיעה 'שנת_הצטרפות' שבה נוסיף את שנות ההצטרפות של התלמידים, שהם '2015, 2018, 2017, 2015 ו-2014'.
העמודה שליד עמודה זו היא 'שנה_של_סיום', שמכילה את שנות הסיום של אותם תלמידים הן '2019, 2022, 2021, 2019 ו-2018'. אנו מוסיפים כאן גם את העמודה 'CGPA' בה אנו ממקמים את CGPAs של התלמידים '3.3, 3.5, 3.6, 3.7 ו-3.8'. כדי להציג את 'Bachelors_df' בטרמינל, אנו כוללים אותו בביטוי 'print()'. כעת, אנו ממירים את ' Bachelors_df ' DataFrame לפורמט JSON באמצעות שיטת 'to_json()'.
הפרמטר 'orient= records' מועבר גם לשיטת 'to_json()' זו בקוד זה. 'orient= records' זה יציג את פורמט ה-JSON בצורת '[{column name -> column value}, ... , {column name -> column value}]'. פורמט ה-JSON של ה-DataFrame מוגדר כעת ל'הדפסה', והוא יוצג גם במסוף.
ה-DataFrame פשוט מוצג כאן בצורת עמודות ושורות, אבל בפורמט JSON, אתה יכול לשים לב שהוא שם את שם העמודה ואז מציג את הערך של העמודה הזו; לאחר הצגת הערך של עמודה אחת, הוא מדפיס את השם של העמודה השנייה ולאחר מכן מכניס את הערך של העמודה הזו וכן הלאה כי אנחנו מגדירים את הפרמטר של שיטת 'to_josn' בתור 'orient= records'.
דוגמה מס' 04
אנו יוצרים מערך numpy 'My_data' שבו נכניס '2, 4' ו-'6, 8'. לאחר מכן שנה את מערך numpy ל-DataFrame 'My_dataFrame' והגדר את שמות העמודות שלו כ-'A1 ו-A2'. כעת, לאחר הצגת ה-DataFrame כאן באמצעות 'הדפס'. אנו משתמשים בשיטת 'to_json()' תחילה ללא כל פרמטרים ומציגים אותה. לאחר מכן, אנו מגדירים את הפרמטר של שיטות 'to_json()' ל-'orient=split' וגם מדפיסים את הפורמט הזה. לאחר מכן אנו מיישמים את ה-'to_josn()' שוב על 'My_dataFrame' והפעם, נעביר את 'orient=records' כפרמטר של פונקציה זו.
מתחת לזה, שמנו 'orient= index' עם 'My_dataFrame' ומעבדים את פורמט ה-JSON הזה. לאחר פרמטר זה, אנו שוב משתמשים ב- 'to_json' עם הפרמטר 'orient = column' ומציגים אותו גם. לאחר מכן אנו מעבירים את 'orient= values' כפרמטר של שיטת 'to_json()' ומיישמים אותו על 'My_dataFrame'. אנחנו גם מגדירים את הפרמטר של פונקציה זו ל- 'orient= table' ושוב משתמשים בו עם אותו DataFrame וגם מציגים את פורמט ה-JSON הזה. כעת, נציין את ההבדל בין הפורמטים של JSON בפלט של קוד זה.
כאן תוכלו למצוא בקלות את ההבדל בין הפורמטים של ה-JSON, שהחלנו על אותו DataFrame. כל הפרמטרים שהעברנו בשיטת 'to_json' מופיעים כאן בפורמטים שונים.
סיכום
מדריך זה מציג את פורמט JSON והסביר את פורמט JSON זה בפירוט וכיצד להמיר את ה-Pandas DataFrame ל-JSON. הסברנו ששיטת 'to_json()' משמשת להמרת ה-Pandas DataFrame לפורמט JSON. דנו גם בפרמטרים שונים, אותם העברנו לשיטת 'to_json()' כאן. סיפקנו מדריך שלם שבו השתמשנו בשיטות 'to_json()' על ידי הכנסת כל הפרמטרים האפשריים לשיטת 'to_json()' זו בקוד ה-'pandas' שלנו וגם הראינו אותם בפלט כיצד הפרמטרים הללו משנים את הפורמט של ה-JSON.