Робота з JSON. Робота з бібліотеками matplotlib, pandas та numpy

Автор

Vadym Katsel

Дата публікації

2026-05-04

📌 План

  • Робота з файлами .json в Python
  • Live coding 1: Читання файлу
  • Бібліотеки: pandas, matplotlib, numpy
  • Live coding 2

🔍 Робота з .json

Що таке JSON?

JSON (від Java Script Object Notation) – легкий,текстоорієнтований формат обміну даних, який використовується здебільшого для передачі даних між серверами та веб застосунками, а також використовується для легкого опрацювання великої кількості даних.

JSON, по суті, являє собою колекцію пар ключ: значення, і може зберігати всі відомі вам типи даних.

Читання .json файлів

Мова програмування Python має вбудований модуль для роботи з такими файлами:

data.json
{
  "Name": "Vasya",
  "Age": 28,
  "Address": {
    "work": "Kyiv, Mykoly Shapaka 3 street",
    "home": null
  }
}
import json

with open('data.json', 'r') as file:
  file = json.load(file)
  print(data['Name'], data['Age'], data['Address']['work'])

Запис у .json файл

Запис до файлу виконується схожим чином. Нам потрібно мати словник, так використати метод json.dump

import json

dict_data = {
  "Name": "Vasya",
  "Age": 28,
  "Address": {
    "work": "Kyiv, вулиця Миколи Шпака 3",
    "home": null
  }
}

with open('data.json', 'w') as file:
  json.dump(dict_data, file, indent=4)

👨🏻‍💻 Live coding:

Примітка

У нас є .json файл з даними про покупця в магазині техніки. Нам потрібно відкрити його та провести певний аналіз, а саме знайти середню ціну одного замовлення (item), певного користувача

data.json
{
  "orderId": "PO-12345",
  "customer": {
    "name": "Jane Smith",
    "email": "jane@example.com",
    "address": {
      "street": "123 Main St",
      "city": "Anytown",
      "zip": "12345"
    }
  },
  "items": [
    { "sku": "ABC-001", "name": "Laptop", "price": 1100.99 },
    { "sku": "XYZ-002", "name": "Phone", "price": 780.50 },
    { "sku": "QWE-005", "name": "Tablet", "price": 900.00 }
  ],
  "totalAmount": 49.49,
  "shipped": true,
  "notes": null
}
Примітка

Маючи той самий data.json файл, додайте до items ще один типовий елемент. Порахуйте середню вартість одного item. Запишіть отримані дані у новий файл new_data.json

📚 Бібліотеки: pandas, matplotlib та numpy