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डेटा स्टोर करें

किसी API endpoint का उपयोग करने के बाद अक्सर डेटा को डिस्क पर स्टोर करना अच्छा रहता है.

डेटा स्टोर करने के कुछ कारण:

  • पुनरुत्पाद्य (reproducible) परिणामों का आर्काइव रखना
  • ML मॉडल्स को ट्रेन करना

अब आप वही API इस्तेमाल करेंगे जो आपने पिछले अभ्यासों में की थी, लेकिन इस बार आप डेटा को JSON और CSV दोनों फॉर्मेट में स्टोर करेंगे.

यह कोड चलाने के बाद ("उत्तर सबमिट करें" के जरिए नहीं) आप !head filename का उपयोग करके सेव की गई फाइलों को जाँच भी सकते हैं.

URL आपके लिए परिभाषित है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में IoT डेटा का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • URL से JSON डेटा लोड करें और उसे वैरिएबल df में स्टोर करें.
  • डेटा को JSON फॉर्मेट में "temperature.json" नाम की फ़ाइल के रूप में "records" orientation के साथ स्टोर करें.
  • df_temp को "temperature.csv" फ़ाइलनाम के साथ index के बिना CSV के रूप में स्टोर करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import pandas
import pandas as pd

# Load URL to DataFrame
df_temp = ____

# Save DataFrame as json
df_temp.____(____, ____=____)

# Save DataFrame as csv without index
df_temp.____(____, ____=____)
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