Algunas estructuras de datos que se encuentran en formato tipo «diccionario» se pueden guardar y leer usando librerias Pandas.
Para el ejemplo se usa el diccionario:
tabla = {'Maria': {'primera': 55,
'segunda': 70,
'tercera': 0,
'final': '62,5'},
'Pedro': {'primera': 30,
'segunda': 60,
'tercera': 70,
'final': '65'},
'Juan': {'primera': 80,
'segunda': 65,
'tercera': 65,
'final': '72,5'}
}
Para almacenar estos datos se realiza la conversión del diccionario a DataFrame con el objetivo de usar la instrucción de Pandas para guardar archivos.json.
tabla.to_json(unarchivo)
Instrucciones en Python
import pandas as pd # INGRESO #archivos de salida T: Transpuesta unarchivo = 'ejemplonotas01.json' unarchivoT = 'ejemplonotasT01.json' # datos como diccionario de datos tabla = {'Maria': {'primera': 55, 'segunda': 70, 'tercera': 0, 'final': '62,5'}, 'Pedro': {'primera': 30, 'segunda': 60, 'tercera': 70, 'final': '65'}, 'Juan': {'primera': 80, 'segunda': 65, 'tercera': 65, 'final': '72,5'} } # PROCEDIMIENTO # conversión a DataFrame de pandas tabla = pd.DataFrame(tabla) tablaT = tabla.transpose() # SALIDA print(tabla) print('transponer: ') print(tablaT) # almacena en archivo.json tabla.to_json(unarchivo) tablaT.to_json(unarchivoT)
los archivos resultantes son:
Referencia:
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.io.json.read_json.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.to_json.html