Probleme sur traitement fichier Json

Bonjour a tous,

J'ai un problème sur le traitement d'un fichier Json, j'ai nettoyer le fichier, mais que ce soit en Json ou csv, quand je le transforme en dataframe avec pandas, je me retrouve avec un Json qui a une seule colonne et 434 lignes, dans chaque ligne j'ai différent items séparé par des ";".
De ce fait mon fichier du coup ne comporte qu'une seule colonne au lieu de 13, car les séparateurs qui sont des ";" et ne sont pas pris en compte.

voici mon code:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

import pandas as pd   import numpy as np   df = pd.read_json(r'test7.json') df.info() #df = df.iloc[:3] print(df)

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et le résultat:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 434 entries, 0 to 433 Data columns (total 1 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 0 434 non-null object dtypes: object(1) memory usage: 3.5+ KB     0 0 id;nom_lieu_dit;code_postal;code_insee;nom_com... 1 88532_B063;Le Village Est;88330;88532;Zincourt... 2 88531_B095;Les Quatre Feignes;88400;88531;Xonr... 3 88527_B124;La Petite Fin;88700;88527;Xaffévil... 4 88525_B022;Dessus Voidpont;88500;88525;Vrovill...

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Comment puis je constituer une matrice ou une dataframe avec 434 ligne et 13 colonnes?

Citation:

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Envoyé par zoumzoum59

Comment puis je constituer une matrice ou une dataframe avec 434 ligne et 13 colonnes?

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Déjà vous partez d'un fichier CSV et vous le lisez en précisant le delimiteur.

- W

Merci wiztricks pour ton retour,

Oui pas de soucis dans le principe, seulement mon fichier de départ est un Json et si je la transforme en csv, je ne peux pas l'ouvrir en précisant un délimiteur, car la première ligne de mon csv comporte un 0 qui est le numérotage de colonne

j'ai testé le code suivant et j'ai une erreur si je précise un délimiteur, a cause du 0 au début du fichier csv:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

import pandas as pd   import numpy as np   df = pd.read_json(r'test7.json')   df.to_csv (r'ame4.csv', index = None)     array = pd.read_csv('ame3.csv', delimiter=";")   print(type(array)) array = array.iloc[1:] print(array)

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Citation:

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Envoyé par zoumzoum59

j'ai testé le code suivant et j'ai une erreur si je précise un délimiteur, a cause du 0 au début du fichier csv:

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Si vous aviez ouvert la documentation de pandas.read_csv, vous auriez trouvé comment dire d'ignorer les premières lignes du fichier.

Citation:

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Envoyé par zoumzoum59

seulement mon fichier de départ et un Json

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Il faut peut être donner a pandas quelques indications sur la structure du fichier pour qu'il s'en sorte. La documentation est faite pour ça et il y a certainement des exemples qui traînent sur Internet.

note: Si vous ne donnez pas de quoi reproduire avec un exemple de fichier JSON qui ait la même structure avec quelques informations typiques: regardez les informations fournies par ceux qui ont demandé de l'aide sur Internet, c'est très instructif.


- W

Le soucis n'est pas de trouver des exemples, c'est qu'il a une subtilité du fichier ou de programmation que je ne capte pas.
Des essaies et des recherches d'exemples j'en ai essayé pendant presque une journée, s'en trouver un résultat qui me convienne.
Mon soucis est qu'il y a des outils avec Numpy ou Pandas qui sont sensé facilité ce genre de manipulation, mais je ne trouve pas de solution.
C'est pour cela que je faisait appel a vous.
Et comme tu me le propose, mais je n’osais pas je met un exemple du fichiers Json.
Ce qui permettra de mieux cerner la cause.

Citation:

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Envoyé par zoumzoum59

Et comme tu me le propose, mais je n’osais pas je met un exemple du fichiers Json.

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Allez sur Internet pour voir à quoi ressemble un fichier JSON... et comparer le avec le votre.
Réfléchissez un peu par quelle magie, pandas arrive à transformer un fichier JSON normal en tableau et pourquoi il n'y arrive pas avec le votre.

Votre premier boulot est d'étudier vos données pour leur appliquer les traitements appropriés.
Si vous ne vous y appliquez pas, c'est "garbage in, garbage out"...

- W

Bonjour,

J'ai trouvé une solution, mais juste en lisant la documentation je n'aurais pas trouvé, j'ai eu de la chance de trouver un code qui utilisait pour une commande :

Code:

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pd.read_csv(xxx.csv,header=0)

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Puis en regardant la doc j'ai vu que header pouvait prendre différente valeur de 0 a 3.

J'ai testé et finit par sortir le code suivant:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

import pandas as pd   import numpy as np   df = pd.read_json(r'test7.json') df.to_csv(r'ame4.csv', index=None)     array = pd.read_csv('ame4.csv', sep=';', header=1) print(type(array)) print(array)

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