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[pandas] Python - Pandas Read JSON (JSON 읽기)
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목차
- JSON 소개
- JSON 읽기
- dictionary를 JSON처럼 사용
JSON 소개
1.
큰 데이터는 종종 JSON 형태로 저장/추출됨.
2.
JSON은 일반 텍스트이지만 객체 형식 가짐.
[예제] ※ JSON 구문
C:\Users\사용자명\AppData\Local\Programs\Python\Python39\data.json
{
"id":{
"0":"sinbi",
"1":"homzzang",
"2":"momo",
"3":"sana",
"4":"soso"
},
"nick":{
"0":"신비",
"1":"홈짱",
"2":"모모",
"3":"사나",
"4":"소소"
},
"level":{
"0":3,
"1":10,
"2":2,
"3":3,
"4":4
},
"point":{
"0":1000,
"1":2000,
"2":null,
"3":3000,
"4":4000
}
}
JSON 읽기
pd.read_json() 메서드 : JSON 데이터 파일 읽기.
print(df.to_string()) : JSON 데이터 전체 출력.
ps.
to_string() 부분 없으면, 데이터 많을 시, 맨 앞 5개, 맨 뒤 5개만 출력.
[예제]
import pandas as pd
df = pd.read_json('data.json')
print(df.to_string())
결과값:
id nick level point
0 sinbi 신비 3 1000.0
1 homzzang 홈짱 10 2000.0
2 momo 모모 2 NaN
3 sana 사나 3 3000.0
4 soso 소소 4 4000.0
dictionary를 JSON처럼 사용
1.
JSON은 Python의 dictionary 구문 형식과 거의 동일.
그 결과,
JSON 코드가 파일이 아니라 Python dictionary에 있는 경우 DataFrame에 직접 로드 가능.
2.
단, 값이 없는 경우, JSON과 Python dictionary 처리 방식 다름.
※ JSON 구문 경우 : null 사용. (결과값: NaN)
※ Python dictionary 구문 경우 : None 사용. (결과값: NaN)
[예제]
import pandas as pd
data = {
"id":{
"0":"sinbi",
"1":"homzzang",
"2":"momo",
"3":"sana",
"4":"soso"
},
"nick":{
"0":"신비",
"1":"홈짱",
"2":"모모",
"3":"사나",
"4":"소소"
},
"level":{
"0":3,
"1":10,
"2":2,
"3":3,
"4":4
},
"point":{
"0":1000,
"1":2000,
"2":None,
"3":3000,
"4":4000
}
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.to_string())
결과값:
id nick level point
0 sinbi 신비 3 1000.0
1 homzzang 홈짱 10 2000.0
2 momo 모모 2 NaN
3 sana 사나 3 3000.0
4 soso 소소 4 4000.0
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