빠른 시작: JSON 파일을 읽는 Pandas 방법에는 특정 코드 예제가 필요합니다.
소개:
데이터 분석 및 데이터 과학 분야에서 Pandas는 중요한 Python 라이브러리 중 하나입니다. 풍부한 기능과 유연한 데이터 구조를 제공하며, 다양한 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있습니다. 실제 애플리케이션에서는 JSON 파일을 읽어야 하는 상황에 자주 직면합니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 JSON 파일을 읽고 특정 코드 예제를 첨부하는 방법을 소개합니다.
1. Pandas 설치 및 가져오기
Pandas 라이브러리를 사용하려면 먼저 설치해야 합니다. pip 도구를 사용하여 Pandas를 설치할 수 있습니다.
pip install pandas
설치가 완료되면 Python 스크립트에서 Pandas 라이브러리를 가져올 수 있습니다.
import pandas as pd
2. Pandas 사용 JSON 파일 읽기
Pandas를 사용하여 JSON 읽기 파일은 매우 간단합니다. pd.read_json()
함수를 호출하고 JSON 파일의 경로를 전달하기만 하면 됩니다. 예는 다음과 같습니다. pd.read_json()
函数,传入JSON文件的路径即可。下面是一个示例:
import pandas as pd # 读取JSON文件 df = pd.read_json('data.json')
这里假设我们有一个名为"data.json"的JSON文件,它包含了我们要处理的数据。
三、处理读取的数据
当Pandas成功读取JSON文件后,数据会被存储在一个数据帧(DataFrame)中。接下来,我们可以对这个数据帧进行各种操作和分析。
查看数据
我们可以使用head()
函数来查看数据的前几行,默认显示前5行。示例代码如下:
# 查看前5行数据 print(df.head())
如果要显示更多行,可以在head()
函数中传入一个整数参数,例如head(10)
表示显示前10行数据。
获取列名
使用columns
# 获取列名 print(df.columns)여기에는 처리하려는 데이터가 포함된 "data.json"이라는 JSON 파일이 있다고 가정합니다.
Pandas가 JSON 파일을 성공적으로 읽으면 데이터가 데이터 프레임(DataFrame)에 저장됩니다. 다음으로 이 데이터 프레임에 대해 다양한 작업과 분석을 수행할 수 있습니다.
데이터 보기
head()
함수를 사용하면 데이터의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다. 기본적으로 처음 5개 행이 표시됩니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다. # 选择特定的列 selected_columns = df[['column1', 'column2']] print(selected_columns)
head()
함수에 정수 매개변수를 전달할 수 있습니다(예: head(10)). code>는 처음 10행 데이터를 표시한다는 의미입니다. <p><br></p>
<p>열 이름 가져오기</p> <code>columns
속성을 사용하여 데이터 프레임의 열 이름 목록을 가져옵니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
# 筛选满足条件的记录 filtered_data = df[df['column1'] > 10] print(filtered_data)
데이터 선택
import pandas as pd # 读取JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 查看前5行数据 print(df.head()) # 获取列名 print(df.columns) # 选择特定的列 selected_columns = df[['column1', 'column2']] print(selected_columns) # 筛选满足条件的记录 filtered_data = df[df['column1'] > 10] print(filtered_data)여기에서는 "column1"과 "column2"라는 두 개의 데이터 열을 선택하고 결과를 새 데이터 프레임에 저장합니다.
위 내용은 Pandas 사용 튜토리얼: JSON 파일 읽기를 위한 빠른 시작의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!