বাক্য গঠন
এই “read_json()” পদ্ধতির সম্পূর্ণ সিনট্যাক্স নিচে দেওয়া হল।
পান্ডা read_json ( পথ , প্রাচ্য = মান , প্রকার = 'ফ্রেম' , dtype = মান , রূপান্তর_অক্ষ = মান , রূপান্তর_তারিখ = সত্য , রাখা_ডিফল্ট_তারিখ = সত্য , নম্র = মিথ্যা , precise_float = মিথ্যা , তারিখ_ইউনিট = মান , এনকোডিং = মান , এনকোডিং_ত্রুটি = 'কঠোর' , লাইন = মিথ্যা , খণ্ড আকার = মান , সঙ্কোচন = 'অনুমান' , srows = মান , স্টোরেজ_অপশন = মান )উদাহরণ 01
এই উদাহরণগুলি, যা এই নির্দেশিকায় এখানে উপস্থাপন করা হয়েছে, 'স্পাইডার' অ্যাপে কার্যকর করা হয়েছে৷ “read_json()” পদ্ধতি ব্যবহার করার আগে, আমরা প্রথমে JSON ফাইল তৈরি করি যার ডেটা আমরা “read_json()” পদ্ধতি ব্যবহার করে পড়ব। আমরা এখানে আলোচনা করেছি কিভাবে 'পান্ডাস' এ JSON ফাইল তৈরি করতে হয়। এখানে, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আমরা প্রথমে “pd.DataFrame()” পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটাফ্রেম তৈরি করি।
তারপরে আমরা এই ডেটাফ্রেমের কলাম হিসাবে 'Name, Num_1, Num_2, Num_3, Num_4, এবং Num_5' যোগ করি এবং এই কলামগুলিতে কিছু ডেটা সন্নিবেশ করি। এর পরে, আমরা 'to_json()' পদ্ধতি ব্যবহার করি, যা এই ডেটাফ্রেমটিকে JSON-এ রূপান্তর করতে সাহায্য করে। আমরা নাম লিখি যা আমরা 'JSON' ফাইলে দিতে চাই যেখানে JSON ডেটা সংরক্ষণ করা হবে। আমরা এখানে যে নামটি দিচ্ছি তা হল “Marks.json”। সুতরাং, এই কোডটি কার্যকর করার পরে, JSON ফাইলটি 'Marks.json' নামে তৈরি হবে এবং এটি JSON-এ ডেটা সংরক্ষণ করবে, যা আমরা এখানে প্রবেশ করেছি।
“Shift+Enter” চেপে এই কোডটি কার্যকর করার পরে, JSON ফাইলটি তৈরি হয় এবং এখানে JSON ফাইলটিও নীচে দেখানো হয়েছে। এটি হল JSON ফাইল যা আমরা উপরের কোডটি কার্যকর করার পরে পাই। এখন, আমরা এগিয়ে যাব এবং 'read_json()' পদ্ধতির সাহায্যে এই JSON ফাইলটি পড়ব।
এখন, আমরা প্রথমে 'পান্ডা' লাইব্রেরি 'ইমপোর্ট' করি কারণ আমাদের এখানে 'read_json()' পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে, যা 'পান্ডাস' এর পদ্ধতি। আমরা 'পিডি হিসাবে পান্ডা' আমদানি করছি। নীচে, আমরা 'read_json()' পদ্ধতিটি ব্যবহার করি এবং যে ফাইলটির ডেটা আমরা পড়তে চাই তার নাম রাখি। আমরা উপরে যে ফাইলটি তৈরি করেছি তা এখানে রাখা হয়েছে, তাই আমরা সেই JSON ফাইলের ডেটা পড়ব। আমরা এই “read_json()” পদ্ধতিতে ফাইলের পাথ পাস করি, যেটি হল “Marks.json” এবং এছাড়াও আমরা এই ফাংশনটি “df” ভেরিয়েবলে বরাদ্দ করি। সুতরাং, এই JSON ফাইলটি পড়ার পরে, JSON ফাইলের ডেটা এই 'df' ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করা হয়। এখন, আমরা “print()” ব্যবহার করে সেই ডেটা প্রিন্ট করি এবং “df” ভেরিয়েবলের সাথে “to_string()” পদ্ধতি যোগ করি। এই 'to_string()' পদ্ধতি আমাদের ডেটাফ্রেম প্রিন্ট করতে সাহায্য করে। এটি DataFrame ফরম্যাটে JSON ফাইলের ডেটা প্রিন্ট করবে।
উপরের JSON ফাইলে যে ডেটা সংরক্ষিত আছে তা এখানে নিচের ডেটাফ্রেম হিসেবে রেন্ডার করা হয়েছে। আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে JSON ফাইলের সমস্ত ডেটা ডেটাফ্রেমে রূপান্তরিত হয় এবং আউটপুটে প্রদর্শিত হয়।
উদাহরণ 02
আমরা “read_json()” পদ্ধতির সাহায্যে JSON স্ট্রিংও পড়তে পারি। 'পান্ডা' আমদানি করার পরে, আমরা এখানে একটি স্ট্রিং তৈরি করি এবং সেই স্ট্রিংটিকে 'my_str' ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করি। আমরা এখানে যে স্ট্রিংটি তৈরি করেছি তাতে ডেটা রয়েছে যা 'বিষয়' এবং আমরা বিষয়ের নাম রাখি, যা 'ইংরেজি'। তারপরে আমরা 'পে' যোগ করি যা এখানে '25000' এবং এছাড়াও 'দিন', যা '70 দিন'। এই সবের পরে, আমরা এখানে 'ডিসকাউন্ট' যোগ করি যা '1000'। JSON স্ট্রিং এখানে সম্পূর্ণ হয়েছে।
এখন, আমরা এই JSON স্ট্রিংটি 'পান্ডাস' এর 'read_json()' পদ্ধতি ব্যবহার করে পড়ছি এবং আমরা যে ভেরিয়েবলের নাম রাখি তাতে স্ট্রিংটি সংরক্ষণ করা হয়েছে। এই ভেরিয়েবলের নাম হল “my_str” এবং আমরা এটিকে এখানে “read_json()” পদ্ধতির প্রথম প্যারামিটার হিসেবে যোগ করি। এর পরে, আমরা আরেকটি প্যারামিটার যোগ করি যা এখানে 'ওরিয়েন্ট' প্যারামিটার, এবং আমরা এটিকে 'রেকর্ড' এ সেট করি। তারপরে আমরা এই 'my_df'টিকে 'print()' পদ্ধতিতে যোগ করি, তাই আমরা যখন এই কোডটি চালাব তখন এটি টার্মিনালে রেন্ডার হবে।
JSON স্ট্রিং পড়ার পরে আমরা যে ডেটা পাই তা নীচে প্রদর্শিত হয়। এখানে, ডেটা ফ্রেমে রেন্ডার করা হয়েছে, যা আমরা আমাদের কোডে JSON স্ট্রিং হিসাবে প্রবেশ করেছি।
উদাহরণ 03
আমরা এখানে আরেকটি JSON স্ট্রিং তৈরি করি। আপনাকে অবশ্যই মনে রাখতে হবে যে আপনাকে স্ট্রিংটি শুধুমাত্র একটি লাইনে রাখতে হবে। আমরা যদি নতুন লাইনে স্ট্রিংয়ের অবশিষ্ট ডেটা যোগ করি, তাহলে ত্রুটি বার্তা আসবে। সুতরাং, আপনাকে অবশ্যই একটি লাইনে পুরো স্ট্রিংটি লিখতে হবে। এখানে, JSON স্ট্রিং তৈরি এবং 'স্ট্রিং' ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করা হয়। তারপর, আমরা “read_json()” পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি JSON স্ট্রিং পড়ছি। আমরা 'স্ট্রিং' যোগ করি যেখানে JSON স্ট্রিং এই 'read_json()' পদ্ধতিতে সংরক্ষণ করা হয়। পড়ার পর, আমরা এই স্ট্রিংটিকে “JSON_Data” ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করি। এর পরে, আমরা 'প্রিন্ট()' ব্যবহার করি এবং এতে 'JSON_Data' যোগ করি, যা এটিকে রেন্ডার করতে সাহায্য করবে।
নীচে, ডেটাফ্রেম রেন্ডার করা হয়েছে, এবং আমরা JSON স্ট্রিং পড়ার পরে এই ডেটাফ্রেমটি পেয়েছি। JSON স্ট্রিং হিসাবে আমরা আমাদের কোডে যে তারিখটি প্রবেশ করেছি তা এখানে ডেটাফ্রেম হিসাবে প্রদর্শিত হয়েছে।
উদাহরণ 04
এটি আমাদের JSON ফাইল, এবং আমরা এই JSON ফাইলে “read_json()” পদ্ধতি প্রয়োগ করব। এটি এই JSON ফাইলে উপস্থিত ডেটা পড়বে এবং ডেটাফ্রেমে এই ডেটা রেন্ডার করবে।
এখন, যেহেতু আমাদের অবশ্যই 'পান্ডাস' লাইব্রেরির 'read_json()' পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে হবে, আমাদের অবশ্যই প্রথমে লাইব্রেরিটি 'আমদানি' করতে হবে। পান্ডাগুলি 'পিডি' হিসাবে আমদানি করা হচ্ছে। আমরা উপরে দেখানো ফাইলটি রেখেছি যাতে আমরা সেই JSON ফাইল থেকে ডেটা পড়তে পারি। 'Company.json' ফাইলের পাথ 'read_json()' পদ্ধতিতে পাস করা হয়েছে এবং এই ফাংশনটি 'JSON_Rec' ভেরিয়েবলের জন্যও বরাদ্দ করা হয়েছে। JSON ফাইল থেকে তথ্য পড়ার পরে এইভাবে 'JSON_Rec' ভেরিয়েবলে রাখা হয়। এখন, আমরা 'print()' রাখি এবং এতে 'JSON_Rec' যোগ করি।
উপরে উল্লিখিত JSON ফাইলে যে ডেটা রয়েছে তা একটি ডেটাফ্রেম হিসাবে নীচে প্রদর্শিত হয়েছে। আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আউটপুট JSON ফাইল থেকে রূপান্তরিত সমস্ত ডেটা সহ একটি ডেটাফ্রেম প্রদর্শন করে।
উপসংহার
আমরা এই গাইডে 'পান্ডা' এর 'read_json()' পদ্ধতিটি বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করেছি। আমরা এখানে 'read_json()' পদ্ধতির সিনট্যাক্স উপস্থাপন করেছি, এবং এছাড়াও আমরা আমাদের 'পান্ডাস' কোডে এই 'read_json()' পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছি। আমরা এখানে 'read_json()' পদ্ধতির সাহায্যে JSON স্ট্রিং এবং JSON ফাইলটি পড়েছি এবং কীভাবে একটি JSON ফাইল তৈরি করতে হয় এবং তারপর সেই JSON ফাইলটি কীভাবে পড়তে হয় তা ব্যাখ্যা করেছি। আমরা এই গাইডে “read_json()” পদ্ধতির সাহায্যে কীভাবে JSON স্ট্রিং তৈরি করতে হয় এবং কীভাবে JSON স্ট্রিং পড়তে হয় তাও ব্যাখ্যা করেছি।