المثال رقم 01
سنوضح عمليًا كيفية استخدام طريقة 'to_json ()' الخاصة بـ 'pandas' لتغيير إطار DataFrame 'pandas' إلى تنسيق JSON. يتم استيراد حزمة 'pandas' هنا ، وهي 'numpy' ، ونحن نستوردها كـ 'np'. الآن ، لتنفيذ كود 'الباندا' ، يجب استيراد حزم الباندا. لاستيراد هذه الحزمة ، نستخدم الكلمة الأساسية 'استيراد'. بعد ذلك ، قمنا بتعيين 'pandas as pd' ، مما يعني أنه يمكننا الوصول بسهولة أو الاستفادة من أي 'حزمة pandas' نحتاجها بمجرد وضع 'pd' هناك.
نقوم بإنشاء المصفوفة numpy هنا باستخدام 'np. المصفوفة '، يساعدنا هذا' np 'في الوصول إلى وظائف المكتبة الخفية. يتم تخزين هذه المصفوفة numpy أيضًا في متغير 'New_data' ، ونضع 'A ، B ، C ، D' و 'E ، F ، G ، H' في هذه المصفوفة المعقدة. يتم الآن تحويل هذه المصفوفة المعقدة إلى DataFrame باستخدام طريقة “pd.DataFrame”. هذه هي طريقة 'الباندا' التي نصل إليها هنا عن طريق وضع 'pd'. عندما نقوم بتحويل هذه المصفوفة المعقدة إلى DataFrame ، فإننا نضع أسماء الأعمدة أيضًا.
الأسماء التي نضيفها هنا كرؤوس الأعمدة هي 'col1 و col2 و col3 و col4'. ثم ترى أن لدينا 'طباعة' أدناه حيث قمنا بتعيين اسم DataFrame ، وهو في هذه الحالة 'New_dataFrame' ، لذلك سيتم تقديم هذا عند تنفيذ هذا الرمز. الآن ، نقوم بتحويل DataFrame هذا إلى تنسيق JSON باستخدام طريقة 'to_json ()'. قمنا بتعيين اسم DataFrame 'New_dataFrame' باستخدام طريقة 'to_json ()' ووضعنا أيضًا هذه الطريقة في المتغير 'New_json'. هنا ، لم نمرر أي معلمة إلى طريقة 'to_json ()' هذه. يتم الآن وضع تنسيق JSON الخاص بإطار DataFrame في 'طباعة' وسيتم عرضه أيضًا على وحدة التحكم.
لتجميع وتنفيذ هذا الرمز ، نضغط على 'Shift + Enter' وإذا كان الرمز خاليًا من الأخطاء ، فسيتم عرض الإخراج. هنا نقوم أيضًا بلصق نتيجة هذا الكود الذي أظهرنا فيه DataFrame الذي أنشأناه في هذا المثال وأيضًا تنسيق JSON لذلك DataFrame.
المثال رقم 02
هنا ، نستورد مكتبة واحدة فقط وهي 'الباندا' ثم يتم إنشاء قائمة 'AtoZ_Courses' ، ونضع فيها بعض القوائم وهي 'Python ، 29000 ، 35 يومًا ، 1000.0' ، ثم نضع ' JavaScript ، 27000 ، 55 يومًا ، 2300.0 '، بعد ذلك ، نضيف' HTMLCSS ، 25000 ، 25 يومًا ، 1500.0 '. الآن ، أدخلنا أيضًا بيانات أخرى مثل 'قاعدة البيانات ، 24000 ، 45 يومًا ، 1500.0' ، و 'OOP ، 21000 ، 35 يومًا ، 1500.0' أيضًا. تم تغيير قائمة 'AtoZ_Courses' الآن في DataFrame ، وأطلقنا عليها اسم 'AtoZ_Courses_df'. تتم إضافة 'اسم_المقررات ، والدفع ، والمدة ، والمكافأة' هنا كأسماء عمود في DataFrame.
الآن ، يتم إنشاء DataFrame في هذه الخطوة ، ونضيفه في عبارة 'print ()' لعرضه على الجهاز. الآن ، باستخدام طريقة 'to_json ()' ، نقوم بتحويل 'AtoZ_Courses_df' DataFrame إلى تنسيق JSON. يتم أيضًا إعطاء طريقة 'to_json ()' معلمة وهي 'orient = عمود' ، وهي أيضًا المعلمة الافتراضية. وهي تعرض DataFrame على شكل ديكت كـ “{اسم العمود -> {قيمة الفهرس -> قيمة العمود}} تنسيق”.
هنا ، في تنسيق JSON ، يعرض اسم العمود ثم يضع جميع قيم هذا العمود مع قيمة الفهرس. أولاً ، يذكر اسم العمود الأول ، ثم يتم عرض جميع قيم العمود الأول جنبًا إلى جنب مع قيم الفهرس ، ثم يضع اسم العمود الثاني وكذلك جميع قيم العمود الثاني مع الفهارس وما إلى ذلك.
المثال رقم 03
يتم إنشاء DataFrame في هذا الرمز باسم 'Bachelorors_df'. لقد قمنا بإدراج خمسة أعمدة في هذا “Bachelor_df”. العمود الأول الذي لدينا هنا هو عمود 'الطالب' ، ونقوم بإدراج 'Lily و Smith و Bromley و Milli و Alexander' فيه. العمود الذي يأتي بعد ذلك هو عمود 'الدرجة' ، والذي يحتوي على 'IT و BBA والإنجليزية و CS و DVM'. ثم يأتي 'عام_الانضمام' حيث نضيف سنوات التحاق الطلاب ، وهي '2015 و 2018 و 2017 و 2015 و 2014'.
العمود المجاور لهذا العمود هو 'year_of_graduation' ، والذي يحتوي على سنوات التخرج لهؤلاء الطلاب '2019 و 2022 و 2021 و 2019 و 2018'. نضيف أيضًا عمود 'المعدل التراكمي' هنا حيث نضع CGPA للطلاب '3.3 و 3.5 و 3.6 و 3.7 و 3.8'. لعرض 'achelors_df 'على الجهاز ، نقوم بتضمينه في تعبير' print () '. الآن ، نقوم بتحويل 'Bachelorors_df' DataFrame إلى تنسيق JSON باستخدام طريقة 'to_json ()'.
يتم أيضًا تمرير المعلمة 'orient = records' إلى طريقة 'to_json ()' هذه في هذا الكود. سيعرض هذا 'المشرق = السجلات' تنسيق JSON مثل '[{اسم العمود -> قيمة العمود} ، ... ، {اسم العمود -> قيمة العمود}]'. تم الآن تعيين تنسيق JSON الخاص بـ DataFrame على 'طباعة' ، وسيتم عرضه أيضًا على الجهاز.
يتم عرض DataFrame ببساطة هنا في شكل أعمدة وصفوف ، ولكن في تنسيق JSON ، يمكنك ملاحظة أنه يضع اسم العمود ثم يعرض قيمة هذا العمود ؛ بعد عرض قيمة عمود واحد ، يقوم بطباعة اسم العمود الثاني ثم وضع قيمة هذا العمود وما إلى ذلك لأننا قمنا بتعيين معلمة طريقة 'to_josn' على أنها 'orient = records'.
مثال # 04
نقوم بإنشاء مصفوفة numpy 'My_data' ندخل فيها '2، 4' و '6، 8'. ثم قم بتغيير المصفوفة الرقمية إلى DataFrame “My_dataFrame” وقم بتعيين أسماء الأعمدة الخاصة بها على أنها “A1 و A2”. الآن ، بعد عرض DataFrame هنا باستخدام “print”. نستخدم طريقة 'to_json ()' أولاً بدون أي معلمات ونعرضها. بعد ذلك ، قمنا بتعيين معلمة طرق 'to_json ()' على 'orient = split' وطباعة هذا التنسيق أيضًا. ثم نقوم بتطبيق “to_josn ()” مرة أخرى على “My_dataFrame” وهذه المرة ، نقوم بتمرير “orient = records” كمعامل لهذه الوظيفة.
أسفل هذا ، نضع 'orient = index' مع 'My_dataFrame' ونعرض تنسيق JSON هذا. بعد هذه المعلمة ، نستخدم مرة أخرى 'to_json' مع المعلمة 'orient = column' ونعرضها أيضًا. ثم نقوم بتمرير “orient = القيم” كمعامل لطريقة “to_json ()” ونطبقها على “My_dataFrame”. قمنا أيضًا بتعيين معلمة هذه الوظيفة على 'orient = table' ونستخدمها مرة أخرى مع نفس DataFrame ونعرض أيضًا تنسيق JSON هذا. الآن ، سوف نلاحظ الفرق بين تنسيقات JSON في إخراج هذا الكود.
هنا ، يمكنك بسهولة العثور على الفرق بين تنسيقات JSON ، والتي طبقناها على نفس DataFrame. تظهر جميع المعلمات التي مررناها في طريقة 'to_json' بتنسيقات مختلفة هنا.
استنتاج
يعرض هذا الدليل تنسيق JSON وقد أوضح تنسيق JSON هذا بالتفصيل وكيفية تحويل pandas DataFrame إلى JSON. لقد أوضحنا أن طريقة 'to_json ()' تُستخدم لتحويل pandas DataFrame إلى تنسيق JSON. لقد ناقشنا أيضًا معاملات مختلفة ، والتي مررناها إلى طريقة 'to_json ()' هنا. لقد قدمنا دليلاً كاملاً استخدمنا فيه طرق 'to_json ()' من خلال وضع جميع المعلمات الممكنة في طريقة 'to_json ()' في كود 'pandas' وأظهرنا لهم أيضًا في الإخراج كيف تغير هذه المعلمات التنسيق من JSON.