वाक्य - विन्यास
इस “read_json ()” विधि का पूरा सिंटैक्स नीचे दिया गया है।
पांडा read_json ( रास्ता , पूरबी = मूल्य , प्रकार = 'चौखटा' , डीटाइप = मूल्य , कन्वर्ट_अक्ष = मूल्य , कन्वर्ट_डेट्स = सत्य , Keep_default_dates = सत्य , Numpy = असत्य , सटीक_फ्लोट = असत्य , date_unit = मूल्य , एन्कोडिंग = मूल्य , एन्कोडिंग_त्रुटियां = 'कठोर' , पंक्तियां = असत्य , खंड आकार = मूल्य , दबाव = 'अनुमान' , नैरो = मूल्य , भंडारण_विकल्प = मूल्य )उदाहरण 01
ये उदाहरण, जो इस गाइड में यहां प्रस्तुत किए गए हैं, 'स्पाइडर' ऐप पर क्रियान्वित किए गए हैं। 'read_json ()' विधि का उपयोग करने से पहले, हम पहले JSON फ़ाइल उत्पन्न करते हैं जिसका डेटा हम 'read_json ()' विधि का उपयोग करके पढ़ेंगे। हमने यहां यह भी चर्चा की है कि 'पांडा' में JSON फ़ाइल कैसे बनाई जाती है। यहां, आप देख सकते हैं कि हम पहले 'pd.DataFrame ()' विधि का उपयोग करके डेटाफ़्रेम बनाते हैं।
फिर हम इस DataFrame के कॉलम के रूप में 'Name, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4, और Num_5' जोड़ते हैं और इन कॉलम में कुछ डेटा भी डालते हैं। इसके बाद, हम 'to_json ()' विधि का उपयोग करते हैं, जो इस डेटाफ्रेम को JSON में बदलने में मदद करता है। हम वह नाम दर्ज करते हैं जिसे हम 'JSON' फ़ाइल को देना चाहते हैं जिसमें JSON डेटा संग्रहीत किया जाएगा। हम यहां जो नाम दे रहे हैं, वह 'Marks.json' है। इसलिए, इस कोड को निष्पादित करने के बाद, JSON फ़ाइल 'Marks.json' नाम से बनाई जाएगी और यह डेटा को JSON में संग्रहीत करेगी, जिसे हमने यहां दर्ज किया है।
इस कोड को “Shift+Enter” दबाकर निष्पादित करने के बाद, JSON फ़ाइल बनाई जाती है, और यहाँ JSON फ़ाइल भी नीचे दिखाई गई है। यह JSON फाइल है जो हमें उपरोक्त कोड को निष्पादित करने के बाद मिलती है। अब, हम आगे बढ़ेंगे और इस JSON फाइल को “read_json ()” मेथड की मदद से पढ़ेंगे।
अब, हम पहले 'पंडों' पुस्तकालय को 'आयात' करते हैं क्योंकि हमें यहां 'read_json ()' विधि का उपयोग करना है, जो कि 'पंडों' की विधि है। हम 'पंडों को पीडी के रूप में' आयात कर रहे हैं। नीचे, हम 'read_json ()' विधि का उपयोग करते हैं और उस फ़ाइल का नाम डालते हैं जिसका डेटा हम पढ़ना चाहते हैं। हमने ऊपर जो फाइल बनाई है उसे यहां रखा गया है, इसलिए हम उस JSON फाइल के डेटा को पढ़ेंगे। हम इस 'read_json ()' विधि में फ़ाइल का पथ पास करते हैं, जो 'Marks.json' है, और हम इस फ़ंक्शन को 'df' चर के लिए असाइन करते हैं। तो, इस JSON फ़ाइल को पढ़ने के बाद, JSON फ़ाइल का डेटा इस 'df' चर में संग्रहीत किया जाता है। अब, हम 'प्रिंट ()' का उपयोग करके उस डेटा को प्रिंट करते हैं और 'df' चर के साथ 'to_string ()' विधि भी जोड़ते हैं। यह 'to_string ()' विधि हमें डेटाफ़्रेम को प्रिंट करने में मदद करती है। यह डेटाफ़्रेम प्रारूप में JSON फ़ाइल के डेटा को प्रिंट करेगा।
जो डेटा उपरोक्त JSON फ़ाइल में संग्रहीत है, उसे नीचे डेटाफ़्रेम के रूप में यहाँ प्रस्तुत किया गया है। आप नोट कर सकते हैं कि JSON फ़ाइल का सभी डेटा डेटाफ़्रेम में परिवर्तित हो जाता है और आउटपुट में प्रदर्शित होता है।
उदाहरण 02
हम JSON स्ट्रिंग को “read_json ()” मेथड की मदद से भी पढ़ सकते हैं। 'पांडा' आयात करने के बाद, हम यहां एक स्ट्रिंग उत्पन्न करते हैं और उस स्ट्रिंग को 'my_str' चर में सहेजते हैं। हमने यहां जो स्ट्रिंग बनाई है उसमें डेटा है जो 'विषय' है और हम विषय का नाम रखते हैं, जो 'अंग्रेजी' है। फिर हम यहाँ “Pay” जोड़ते हैं, जो “25000” है, और साथ ही “दिन” जो “70 दिन” हैं। इन सब के बाद हम यहाँ “Discount” जो की “1000” भी जोड़ते हैं। JSON स्ट्रिंग यहां पूरी हो गई है।
अब, हम 'पंडों' की 'read_json ()' विधि का उपयोग करके इस JSON स्ट्रिंग को पढ़ रहे हैं और हम वेरिएबल का नाम रखते हैं जिसमें स्ट्रिंग संग्रहीत है। इस चर का नाम 'my_str' है और हम इसे यहां 'read_json ()' विधि के पहले पैरामीटर के रूप में जोड़ते हैं। इसके बाद, हम एक और पैरामीटर जोड़ते हैं जो यहां 'ओरिएंट' पैरामीटर है, और हम इसे 'रिकॉर्ड्स' पर सेट करते हैं। फिर हम इस 'my_df' को 'प्रिंट ()' विधि में जोड़ते हैं, इसलिए जब हम इस कोड को चलाते हैं तो यह टर्मिनल पर रेंडर होगा।
JSON स्ट्रिंग को पढ़ने के बाद हमें जो डेटा मिलता है, वह नीचे प्रदर्शित होता है। यहां, डेटा को डेटाफ़्रेम में प्रस्तुत किया जाता है, जिसे हमने अपने कोड में JSON स्ट्रिंग के रूप में दर्ज किया है।
उदाहरण 03
हम यहां एक और JSON स्ट्रिंग बनाते हैं। आपको याद रखना चाहिए कि आपको स्ट्रिंग को केवल एक लाइन में रखना है। यदि हम स्ट्रिंग के शेष डेटा को नई लाइन में जोड़ते हैं, तो त्रुटि संदेश आएगा। तो, आपको पूरी स्ट्रिंग को केवल एक पंक्ति में लिखना होगा। यहां, JSON स्ट्रिंग 'स्ट्रिंग' चर में बनाई और संग्रहीत की जाती है। फिर, हम 'read_json ()' विधि का उपयोग करके एक JSON स्ट्रिंग पढ़ रहे हैं। हम 'स्ट्रिंग' जोड़ते हैं जिसमें JSON स्ट्रिंग इस 'read_json ()' विधि में संग्रहीत होती है। पढ़ने के बाद, हम इस स्ट्रिंग को “JSON_Data” वेरिएबल में स्टोर करते हैं। इसके बाद, हम 'प्रिंट ()' का उपयोग करते हैं और इसमें 'JSON_Data' जोड़ते हैं, जो इसे प्रस्तुत करने में सहायता करेगा।
नीचे, डेटाफ़्रेम का प्रतिपादन किया गया है, और हमने JSON स्ट्रिंग को पढ़ने के बाद यह डेटाफ़्रेम प्राप्त किया है। जिस तारीख को हमने अपने कोड में JSON स्ट्रिंग के रूप में दर्ज किया है, उसे यहां DataFrame के रूप में प्रदर्शित किया गया है।
उदाहरण 04
यह हमारी JSON फ़ाइल है, और हम इस JSON फ़ाइल में 'read_json ()' विधि लागू करेंगे। यह उस डेटा को पढ़ेगा जो इस JSON फ़ाइल में मौजूद है और इस डेटा को DataFrame में रेंडर करेगा।
अब, जैसा कि हमें 'पंडों' पुस्तकालय की 'read_json ()' विधि का उपयोग करना चाहिए, हमें पहले पुस्तकालय को 'आयात' करना होगा। पांडा को 'पीडी' के रूप में आयात किया जा रहा है। हमने ऊपर दिखाई गई फाइल को रखा है ताकि हम उस JSON फाइल के डेटा को पढ़ सकें। 'कंपनी.जेसन' फ़ाइल का पथ 'read_json ()' विधि को पास किया गया है, और यह फ़ंक्शन 'JSON_Rec' चर को भी असाइन किया गया है। इस प्रकार JSON फ़ाइल की जानकारी को पढ़ने के बाद 'JSON_Rec' चर में रखा जाता है। अब, हम 'प्रिंट ()' डालते हैं और इसमें 'JSON_Rec' जोड़ते हैं।
ऊपर उल्लिखित JSON फ़ाइल में निहित डेटा डेटाफ़्रेम के रूप में नीचे प्रदर्शित होता है। आप देख सकते हैं कि आउटपुट डेटाफ़्रेम प्रदर्शित करता है जिसमें JSON फ़ाइल के सभी डेटा को उसमें परिवर्तित किया जाता है।
निष्कर्ष
हमने इस गाइड में 'पंडों' की 'read_json ()' विधि के बारे में विस्तार से बताया है। हमने यहां 'read_json ()' विधि का सिंटैक्स प्रस्तुत किया है, और हमने अपने 'पंडों' कोड में इस 'read_json ()' विधि का भी उपयोग किया है। हमने यहां 'read_json ()' विधि की मदद से JSON स्ट्रिंग और JSON फ़ाइल को भी पढ़ा है और समझाया है कि JSON फ़ाइल कैसे बनाई जाती है और फिर उस JSON फ़ाइल को कैसे पढ़ा जाए। हमने इस गाइड में 'read_json ()' विधि की मदद से JSON स्ट्रिंग बनाने और JSON स्ट्रिंग को पढ़ने का तरीका भी बताया है।