Sözdizimi
Bu “read_json()” yönteminin tam sözdizimi aşağıda verilmiştir.
pandalar. read_json ( yol , yönlendirmek = Değer , tip = 'çerçeve' , tip = Değer , convert_axes = Değer , convert_dates = Doğru , Keep_default_dates = Doğru , dizi = Yanlış , kesin_float = Yanlış , tarih_birimi = Değer , kodlama = Değer , kodlama_hataları = 'sıkı' , çizgiler = Yanlış , Parça boyutu = Değer , sıkıştırma = 'anlam çıkarmak' , uyur = Değer , depolama_seçenekleri = Değer )Örnek 01
Bu kılavuzda burada sunulan bu örnekler, “Spyder” uygulamasında yürütülür. “read_json()” yöntemini kullanmadan önce “read_json()” yöntemini kullanarak verilerini okuyacağımız JSON dosyasını oluşturuyoruz. Ayrıca burada “pandalar” da JSON dosyasının nasıl oluşturulacağını tartıştık. Burada ilk olarak “pd.DataFrame()” yöntemini kullanarak DataFrame'i oluşturduğumuzu görebilirsiniz.
Daha sonra bu DataFrame'in sütunu olarak “Name, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4 ve Num_5” ekliyoruz ve bu sütunlara bazı veriler ekliyoruz. Bundan sonra, bu DataFrame'i JSON'a dönüştürmeye yardımcı olan “to_json()” yöntemini kullanıyoruz. JSON verilerinin saklanacağı “JSON” dosyasına vermek istediğimiz ismi giriyoruz. Burada verdiğimiz isim “Marks.json”. Yani bu kodu çalıştırdıktan sonra “Marks.json” ismiyle JSON dosyası oluşturulacak ve buraya girmiş olduğumuz JSON içerisinde verileri saklayacaktır.
Bu kodu “Shift+Enter” tuşlarına basarak yürüttükten sonra JSON dosyası oluşturulur ve burada JSON dosyası da aşağıda gösterilmiştir. Bu, yukarıdaki kodu çalıştırdıktan sonra aldığımız JSON dosyasıdır. Şimdi devam edeceğiz ve bu JSON dosyasını “read_json()” yöntemi yardımıyla okuyacağız.
Şimdi ilk olarak “pandalar” kütüphanesini “ithal ediyoruz” çünkü burada “pandalar” metodu olan “read_json()” metodunu kullanmamız gerekiyor. Pandaları pd olarak ithal ediyoruz. Aşağıda “read_json()” yöntemini kullanarak verilerini okumak istediğimiz dosyanın adını yazıyoruz. Yukarıda oluşturduğumuz dosya buraya yerleştirilmiştir, bu nedenle o JSON dosyasının verilerini okuyacağız. Bu “read_json()” yönteminde dosyanın yolunu “Marks.json” olarak geçiyoruz ve bu fonksiyonu da “df” değişkenine atıyoruz. Yani bu JSON dosyasını okuduktan sonra JSON dosyasının verileri bu “df” değişkeninde saklanır. Şimdi bu verileri “print()” kullanarak yazdırıyoruz ve ayrıca “df” değişkeni ile “to_string()” yöntemini ekliyoruz. Bu 'to_string()' yöntemi, DataFrame'i yazdırmamıza yardımcı olur. JSON dosyasının verilerini DataFrame formatında yazdıracaktır.
Yukarıdaki JSON dosyasında saklanan veriler, aşağıda bir DataFrame olarak burada işlenir. JSON dosyasının tüm verilerinin DataFrame'e dönüştürüldüğünü ve çıktıda görüntülendiğini not edebilirsiniz.
Örnek 02
JSON dizisini “read_json()” yöntemi yardımıyla da okuyabiliriz. Pandaları import ettikten sonra burada bir string oluşturuyoruz ve o stringi “my_str” değişkenine kaydediyoruz. Burada oluşturduğumuz string “Subject” olan verileri içeriyor ve konunun adını “English” olarak yerleştiriyoruz. Sonra buraya “25000” olan “Pay” ve “70 gün” olan “Günler”i ekliyoruz. Tüm bunlardan sonra buraya “1000” olan “İndirim”i de ekliyoruz. JSON dizesi burada tamamlandı.
Şimdi bu JSON dizisini “pandas”ın “read_json()” metodunu kullanarak okuyoruz ve stringin saklandığı değişkenin adını yerleştiriyoruz. Bu değişkenin adı “my_str” ve onu “read_json()” yönteminin ilk parametresi olarak buraya ekliyoruz. Bundan sonra buraya “orient” parametresi olan başka bir parametre ekliyoruz ve onu “records” olarak ayarlıyoruz. Daha sonra bu “my_df”yi “print()” metoduna ekliyoruz, bu yüzden bu kodu çalıştırdığımızda terminalde render alacak.
JSON dizisini okuduktan sonra elde ettiğimiz veriler aşağıda gösterilmiştir. Burada veriler kodumuzda JSON stringi olarak girmiş olduğumuz DataFrame içerisinde render edilmektedir.
Örnek 03
Burada başka bir JSON dizesi oluşturuyoruz. Dizeyi yalnızca bir satıra yerleştirmeniz gerektiğini hatırlamalısınız. Dizenin kalan verilerini yeni satıra eklersek hata mesajı oluşacaktır. Bu nedenle, tüm dizeyi yalnızca bir satırda yazmalısınız. Burada JSON dizesi oluşturulur ve “string” değişkeninde saklanır. Ardından “read_json()” yöntemini kullanarak bir JSON dizesi okuyoruz. Bu “read_json()” yönteminde JSON dizesinin saklandığı “string”i ekliyoruz. Okuduktan sonra bu stringi “JSON_Data” değişkeninde saklıyoruz. Bundan sonra, “print()” i kullanıyoruz ve buna “JSON_Data” ekliyoruz, bu da bunu oluşturmaya yardımcı olacak.
Aşağıda DataFrame işleniyor ve bu DataFrame'i JSON dizesini okuduktan sonra elde ettik. Kodumuza JSON stringi olarak girdiğimiz tarih burada DataFrame olarak görüntülenir.
Örnek 04
Bu bizim JSON dosyamız ve bu JSON dosyasına “read_json()” yöntemini uygulayacağız. Bu JSON dosyasında bulunan verileri okuyacak ve bu verileri DataFrame'de oluşturacaktır.
Şimdi “pandas” kütüphanesinin “read_json()” metodunu kullanmamız gerektiği için önce kütüphaneyi “import” etmemiz gerekiyor. Pandalar “pd” olarak ithal ediliyor. Yukarıda gösterdiğimiz dosyayı o JSON dosyasındaki verileri okuyabilelim diye yerleştirdik. “Company.json” dosyasının yolu “read_json()” yöntemine iletilir ve bu fonksiyon da “JSON_Rec” değişkenine atanır. JSON dosyasındaki bilgiler, okunduktan sonra “JSON_Rec” değişkenine yerleştirilir. Şimdi “print()”i koyuyoruz ve ona “JSON_Rec” ekliyoruz.
Yukarıda bahsedilen JSON dosyasında bulunan veriler aşağıda DataFrame olarak gösterilmiştir. Çıktının, JSON dosyasındaki tüm verilerin kendisine dönüştürüldüğü bir DataFrame görüntülediğini görebilirsiniz.
Çözüm
Bu kılavuzda “pandalar”ın “read_json()” yöntemini detaylı olarak anlattık. Burada “read_json()” yönteminin sözdizimini sunduk ve bu “read_json()” yöntemini “pandas” kodumuzda da kullandık. Burada “read_json()” yöntemi yardımıyla JSON dizesini ve ayrıca JSON dosyasını okuduk ve bir JSON dosyasının nasıl oluşturulacağını ve ardından o JSON dosyasının nasıl okunacağını anlattık. Ayrıca bu rehberde “read_json()” metodu yardımıyla JSON stringinin nasıl oluşturulacağını ve JSON stringinin nasıl okunacağını anlattık.