Leggere JSON in Pandas
I file JSON (JavaScript Object Notation) sono un formato comune per la memorizzazione e lo scambio di dati strutturati, ed è spesso necessario importare, leggere e manipolare tali file durante l’analisi dei dati. In questo articolo, vedremo come lavorare con file JSON in Pandas, incluso l’import, la lettura e la creazione di un DataFrame.
Importare Pandas
Prima di iniziare, assicuriamoci di avere Pandas installato e importato nel nostro ambiente Python:
Importare un File JSON esistente
Per importare un file JSON esistente in un DataFrame Pandas, possiamo utilizzare il metodo read_json()
di Pandas. Questo metodo leggerĂ i dati dal file JSON specificato e li convertirĂ in un DataFrame.
In questo esempio, nome_del_file.json
dovrebbe essere sostituito con il percorso del tuo file JSON. Il metodo head()
viene utilizzato per visualizzare le prime righe del DataFrame appena creato.
Creare un DataFrame da Zero e Esportarlo in JSON
Se desideri creare un DataFrame da zero e poi esportarlo in un file JSON, puoi farlo come segue:
In questo esempio, abbiamo creato un DataFrame df
da un dizionario di dati e successivamente utilizzato il metodo to_json()
per esportarlo in un file chiamato nuovo_file.json
. L’argomento orient='records'
indica che il JSON dovrebbe essere formattato come un array di record.
Specificare un Percorso Personalizzato
Se il tuo file JSON non si trova nella stessa directory del tuo script Python, dovrai specificare il percorso completo o relativo al file JSON. Ad esempio:
Questo assicurerĂ che Pandas legga correttamente il tuo file JSON dal percorso specificato.
Conclusioni
Lavorare con file JSON è una parte comune dell’analisi dei dati, e Pandas semplifica notevolmente questo processo. Ora sei pronto per importare, leggere e creare DataFrame da file JSON nei tuoi progetti di analisi dei dati con Python.