June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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253
6
장
데이터 로딩과 저장, 파일 형식
In
[
68
]:
!
cat examples
/
example
.
json
[{"
a
":
1
,
"
b
":
2
,
"
c
":
3
},
{"
a
":
4
,
"
b
":
5
,
"
c
":
6
},
{"
a
":
7
,
"
b
":
8
,
"
c
":
9
}]
별다른 옵션이 주어지지 않았을 경우
pandas
.
read
_
json
은
JSON
배열에 담긴 각 객체를 테이
블의 로우로 간주한다.
In
[
69
]:
data
=
pd
.
read
_
json
('
examples
/
example
.
json
')
In
[
70
]:
data
Out
[
70
]:
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
좀 더 심화된
JSON
데이터를 읽고 다루는 (중첩된 레코드를 포함해서 ) 예제는
14
.
4
절 ‘미국농
무부 영양소 정보’의 예제를 참조하자.
pandas
의 데이터를
JSON
으로 저장하는 한 가지 방법은
Series
나
DataFrame
의
to
_
json
함
수를 이용하는 것이다.
In
[
71
]:
print
(
data
.
to
_
json
())
{"
a
":{"
0
":
1
,"
1
":
4
,"
2
":
7
},"
b
":{"
0
":
2
,"
1
":
5
,"
2
":
8
},"
c
":{"
0
":
3
,"
1
":
6
,"
2
":
9
}}
In
[
72
]:
print
(
data
.
to
_
json
(
orient
=
'
records
'))
[{"
a
":
1
,"
b
":
2
,"
c
":
3
},{"
a
":
4
,"
b
":
5
,"
c
":
6
},{" ...