CATALOGUE Code & Data Formation Python Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données Chargement et Manipulation de Fichiers JSON avec Pandas

Chargement et Manipulation de Fichiers JSON avec Pandas

La gestion des fichiers JSON
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Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données
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Introduction au Chargement de Fichiers JSON

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont de vous enseigner comment charger des fichiers JSON, les manipuler dans un DataFrame, et exporter les données dans différents formats. Vous apprendrez également à utiliser des API REST pour récupérer des informations dynamiques.

Résumé

Découvrez comment charger et manipuler des fichiers JSON en utilisant la bibliothèque pandas pour une gestion efficace des données.

Description

Cette leçon aborde l'utilisation de fichiers JSON pour manipuler des données dans un DataFrame avec pandas. JSON, ou JavaScript Object Notation, est un format de données largement utilisé pour échanger des informations, notamment via des API REST. Vous apprendrez comment récupérer des données JSON à partir d'API telles que Twitter ou CodeMarketCap, les enregistrer et les charger dans pandas. Nous explorerons également comment sauvegarder localement ces données pour les manipuler hors ligne et convertir des DataFrames en différents formats de fichiers. La leçon couvrira les implications de travailler avec des liens URL directement dans les fonctions pandas et les bonnes pratiques pour garantir la fiabilité de vos processus de données.

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Questions fréquentes

Pourquoi le format JSON est-il populaire ?
Le format JSON est populaire car il est lié au langage JavaScript et est facile à manipuler. Il est également très utilisé pour les API REST.
Quels sont les deux principaux problèmes de l'utilisation d'un lien URL pour charger des données JSON ?
Les deux principaux problèmes sont la disponibilité du site web et les modifications potentielles du format des données retournées par l'URL.
Comment pandas peut-il exporter un DataFrame en différents formats ?
Pandas peut exporter un DataFrame en différents formats en utilisant des fonctions telles que toExcel pour les fichiers Excel et toCSV pour les fichiers CSV.
6 commentaires
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améliefiale
Il y a 4 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
améliefiale
Il y a 4 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
elephorm-1464076@addviseo.com
Il y a 1 an
Bonne formation mais vraiment dommage de ne pas avoir au moins les liens des supports de cours.
nicolasmichaux1
Il y a 2 ans
Bonnne formation mais aucun support de cours
lebris.gilles76
Il y a 3 ans
Très bien , mais il manque les supports de cours
antoinem
Il y a 3 ans
Bien mais il manque les supports de cours