Exporter un DataFrame en JSON avec différentes options (orient et lines)

L’option orient de to_json() permet de spécifier la structure du fichier JSON exporté, tandis que l’option lines permet de contrôler si chaque enregistrement est sur une nouvelle ligne (utile pour les fichiers volumineux ou les flux de données). Ces options offrent une flexibilité dans la manière dont les données sont organisées lors de l’exportation vers le format JSON.

Fonctions :

  • df.to_json(orient='split', lines=False)

    La méthode to_json() permet d'exporter un DataFrame vers un fichier JSON avec plusieurs options de configuration. L'option orient permet de définir le format du JSON, et lines permet de spécifier si chaque enregistrement doit être écrit sur une ligne distincte. orient='split' : Dans ce format, le DataFrame est converti en un dictionnaire JSON qui contient trois clés principales : index, columns et data. Le format "split" est utile lorsque vous souhaitez conserver la structure complète du DataFrame, y compris l'index, les colonnes et les données. lines=False : Par défaut, chaque objet JSON est enregistré sur une seule ligne, mais si lines=True est spécifié, chaque ligne du DataFrame sera écrite sur une ligne séparée.

    Attributs :

    Paramètre Description
    path_or_buffer Le chemin du fichier JSON où les données seront sauvegardées (peut être un chemin de fichier ou un buffer).
    orient Détermine la structure du fichier JSON. Les options incluent : split, records, index, etc.
    lines Si True, chaque enregistrement est écrit sur une ligne séparée. Utilisé avec orient='records'.
    index Si True, l'index sera inclus dans le fichier JSON.
    date_format Le format des dates dans le fichier JSON (par exemple, 'epoch', 'iso', etc.).
    default_handler Fonction appelée pour sérialiser les objets non JSON-encodables.

    Exemple de code :

    import pandas as pd

# Exemple de DataFrame
data = {'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# Exporter le DataFrame en JSON avec `orient='split'` et `lines=False`
df.to_json('utilisateurs_split.json', orient='split', lines=False)

    Explication du code :

    

      
 	
    1. Un DataFrame df est créé à partir d'un dictionnaire contenant des noms et des âges.
      2. 
 	
    2. La méthode to_json() est utilisée pour exporter ce DataFrame dans un fichier JSON. L'argument orient='split' divise les données en trois clés principales : index, columns et data. L'argument lines=False assure que tout le DataFrame est écrit dans un format JSON standard.
      3. 

    

    

    

    

    

    Remarque :
    

      
 	
    • Format 'split' : Ce format est très utile si vous souhaitez conserver une distinction claire entre les index, les colonnes et les valeurs du DataFrame. Il est particulièrement utile pour des tâches de sérialisation où vous souhaitez conserver la structure interne du DataFrame.
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    Conseils supplémentaires :
    

      
 	
    • Comparaison des formats orient : Le format split peut être comparé avec d'autres formats comme records ou index selon vos besoins. Par exemple, le format records serait plus adapté si vous voulez une ligne par enregistrement (meilleur pour le traitement ligne par ligne)
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