Tutorial Data Science Dengan Pyhton : Cara Membaca File Json dan Memproses Data di Python

File JSON menyimpan data sebagai teks dalam format yang dapat dibaca manusia. JSON adalah singkatan dari JavaScript Object Notation. Panda dapat membaca file JSON menggunakan fungsi read_json .

Memasukan data

Buat file JSON dengan menyalin data di bawah ini ke editor teks seperti notepad. Simpan file dengan ekstensi .json dan pilih jenis file sebagai semua file (*. *) .

{ 
   "ID":["1","2","3","4","5","6","7","8" ],
   "Name":["Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary","Nina","Simon","Guru" ]
   "Salary":["623.3","515.2","611","729","843.25","578","632.8","722.5" ],
   
   "StartDate":[ "1/1/2012","9/23/2013","11/15/2014","5/11/2014","3/27/2015","5/21/2013",
      "7/30/2013","6/17/2014"],
   "Dept":[ "IT","Operations","IT","HR","Finance","IT","Operations","Finance"]
}

Baca File JSON

Fungsi read_json pustaka pandas dapat digunakan untuk membaca file JSON menjadi DataFrame pandas.

import pandas as pd

data = pd.read_json('path/input.json')
print (data)

Ketika kita mengeksekusi kode di atas, hasilnya adalah sebagai berikut.

         Dept  ID    Name  Salary   StartDate
0          IT   1    Rick  623.30    1/1/2012
1  Operations   2     Dan  515.20   9/23/2013
2          IT   3   Tusar  611.00  11/15/2014
3          HR   4    Ryan  729.00   5/11/2014
4     Finance   5    Gary  843.25   3/27/2015
5          IT   6   Rasmi  578.00   5/21/2013
6  Operations   7  Pranab  632.80   7/30/2013
7     Finance   8    Guru  722.50   6/17/2014

Membaca Kolom dan Baris Tertentu

Mirip dengan apa yang telah kita lihat di bab sebelumnya untuk membaca file CSV, fungsi read_json pustaka pandas juga dapat digunakan untuk membaca beberapa kolom dan baris tertentu setelah file JSON dibaca ke DataFrame. Kami menggunakan metode pengindeksan multi-sumbu yang disebut .loc () untuk tujuan ini. Kami memilih untuk menampilkan kolom Gaji dan Nama untuk beberapa baris.

import pandas as pd
data = pd.read_json('path/input.xlsx')

# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])

Ketika kita mengeksekusi kode di atas, hasilnya adalah sebagai berikut.

   salary   name
1   515.2    Dan
3   729.0   Ryan
5   578.0  Rasmi

Membaca file JSON sebagai Record

Kita juga dapat menerapkan fungsi to_json bersama dengan parameter untuk membaca konten file JSON ke dalam catatan individu.

import pandas as pd
data = pd.read_json('path/input.xlsx')

print(data.to_json(orient='records', lines=True))

Ketika kita mengeksekusi kode di atas, hasilnya adalah sebagai berikut.

{"Dept":"IT","ID":1,"Name":"Rick","Salary":623.3,"StartDate":"1\/1\/2012"}
{"Dept":"Operations","ID":2,"Name":"Dan","Salary":515.2,"StartDate":"9\/23\/2013"}
{"Dept":"IT","ID":3,"Name":"Tusar","Salary":611.0,"StartDate":"11\/15\/2014"}
{"Dept":"HR","ID":4,"Name":"Ryan","Salary":729.0,"StartDate":"5\/11\/2014"}
{"Dept":"Finance","ID":5,"Name":"Gary","Salary":843.25,"StartDate":"3\/27\/2015"}
{"Dept":"IT","ID":6,"Name":"Rasmi","Salary":578.0,"StartDate":"5\/21\/2013"}
{"Dept":"Operations","ID":7,"Name":"Pranab","Salary":632.8,"StartDate":"7\/30\/2013"}
{"Dept":"Finance","ID":8,"Name":"Guru","Salary":722.5,"StartDate":"6\/17\/2014"}

Share :