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データ解析の基礎その1-JSON-

入門 Python 3

入門 Python 3

目次

前提条件

OS:Windows 10 64-bit, version 1607

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version 64-bit)インストール

NumPyのインストール

手順概要

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

2.JSON

手順

1.コマンドプロンプトでIPython Notebookを起動します。

ipython notebook

2.JSON

2.1.jsonオブジェクトを作成します。
json_obj="""
{"zoo_animal":"Lion",
"food":["Meat","Veggies","Honey"],
"fur":"Golden",
"clothes":null,
"diet":[{"zoo_animal":"Gazelle","food":"grass","fur":"Brown"}]
}
"""
2.2.jsonをインポートします。dataにjsonオブジェクトを格納します。
import json
data=json.loads(json_obj)
data

Out:

{'clothes': None,
 'diet': [{'food': 'grass', 'fur': 'Brown', 'zoo_animal': 'Gazelle'}],
 'food': ['Meat', 'Veggies', 'Honey'],
 'fur': 'Golden',
 'zoo_animal': 'Lion'}
2.3.型はdictionaryとなっています。
type(data)

Out:

dict
2.4.dataのインデックスをして表示できます。
data['diet']

Out:

[{'food': 'grass', 'fur': 'Brown', 'zoo_animal': 'Gazelle'}]
2.5.json形式の文字列に変換します。
json.dumps(data)

Out:

'{"zoo_animal": "Lion", "food": ["Meat", "Veggies", "Honey"], "fur": "Golden", "clothes": null, "diet": [{"zoo_animal": "Gazelle", "food": "grass", "fur": "Brown"}]}'
2.6.json形式の文字列に変換しファイルに書き出します。
json.dump(data,open('data.json','w')
!cat data.json

Out:

{"zoo_animal": "Lion", "food": ["Meat", "Veggies", "Honey"], "fur": "Golden", "clothes": null, "diet": [{"zoo_animal": "Gazelle", "food": "grass", "fur": "Brown"}]}
2.7.jsonファイルを開きます。
json.load(open('data.json'))

Out:

{'clothes': None,
 'diet': [{'food': 'grass', 'fur': 'Brown', 'zoo_animal': 'Gazelle'}],
 'food': ['Meat', 'Veggies', 'Honey'],
 'fur': 'Golden',
 'zoo_animal': 'Lion'}

スクリーンショット

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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

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参考:

udemy 実践Pythonデータサイエンス

www.udemy.com

Pythonスタートブック

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