JSON an CSV Python

„JSON- oder JavaScript -Objektnotation ist ein Datenaustauschformat, das von vielen Anwendungen weit verbreitet ist. Egal, ob Sie mit Servern arbeiten, Sie werden irgendwann auf JSON stoßen.

CSV- oder Comma -getrennte Werte ist ein Dateiformat, mit dem Tabellaten wie ein Excel -Blatt gespeichert werden. Anstelle von Kästchen verwendet es jedoch ein Komma, um verschiedene Werte und Datensätze zu trennen. Es ist häufig beim Exportieren einer großen Sammlung von Text, die über Systeme kompatibel ist.

Obwohl sie anders erscheinen mögen, teilen JSON und CSV einige gemeinsame Funktionen, auf die wir uns derzeit nicht einlassen werden.

Möglicherweise befinden Sie sich jedoch in einer Situation, in der Sie Ihre JSON -Daten in eine CSV -Datei exportieren müssen.

In diesem Tutorial lernen wir, wie man das genau mit Python und verschiedenen integrierten Modulen macht.”

Lass uns anfangen.

Methode 1: Verwenden von Pandas to_csv () -Funktionen

Eine der häufigsten Methoden zur Umwandlung eines JSON -Objekts in ein CSV -Format ist die Funktion pandas to_csv ().

Bevor Sie anfangen, bereiten wir unsere JSON -Daten vor. In unserem Beispiel werden wir wie unten gezeigt eine JSON -Datei verwenden:

[

"id": 1,
"First_Name": "Jada",
"last_name": "deportiert",
"E-Mail": "[email protected] Königreich",
"Geschlecht Weiblich",
"ip_address": "68.40.159.153 "
,

"id": 2,
"First_Name": "Vallie",
"Last_name": "Skitt",
"E -Mail": "[email protected]",
"Geschlecht Weiblich",
"ip_address": "155.192.158.152 "
,

"id": 3,
"First_Name": "Junge",
"Last_name": "Teig",
"E -Mail": "[email protected] ",
"Geschlecht": "Bigender",
"ip_address": "105.168.162.19 "
,

"id": 4,
"First_Name": "Sari",
"Last_name": "Wilkison",
"E -Mail": "[email protected]",
"Geschlecht Weiblich",
"ip_address": "227.193.140.31 "
,

"id": 5,
"First_Name": "Onofredo",
"Last_name": "Hannam",
"E -Mail": "[email protected] ",
"Geschlecht männlich",
"ip_address": "84.54.102.193 "

]

Fühlen Sie sich frei, Ihre bevorzugten JSON -Daten zu verwenden. Sobald wir unsere Daten haben, können wir sie lesen und in CSV exportieren, wie im folgenden Code gezeigt:

Pandas als PD importieren
JSON importieren
mit open ('net_info.JSON ',' R ') als f:
Data = JSON.Last (f)
df = pd.JSON_Normalize (Daten)
df.to_csv ('net_info.CSV ')

In der obigen Technik importieren wir zunächst die Pandas- und JSON -Module. Wir lesen dann die JSON -Datei und speichern sie als JSON -Objekt mit dem JSON.load () Funktion.

Anschließend übergeben wir das JSON -Objekt an die Funktion json_normale (), die einen Pandas -Datenfreame erstellt.

Von dort rufen wir die Funktion to_csv () auf und geben den Dateinamen an. Dies speichert die Daten im CSV -Format in der angegebenen Datei.

Die resultierenden Daten sind wie unten gezeigt:

,ID, First_Name, Last_name, E -Mail, Geschlecht, IP_ADDRESS
0,1, jada, deport, [email protected]ßbritannien, weiblich, 68.40.159.153
1,2, Vallie, Skitt, [email protected], weiblich, 155.192.158.152
2,3, Junge, Teig, [email protected], bigender, 105.168.162.19
3,4, Sari, Wilkison, [email protected], weiblich, 227.193.140.31
4,5, Onofredo, Hannam, [email protected], männlich, 84.54.102.193

Dies ist eine der besten Methoden zum Konvertieren von JSON -Daten in CSV. Dies liegt daran, dass die Fähigkeit von Pandas, große Datenmengen zu verarbeiten, für große Datensätze effizient ist.

Methode 2: Verwenden Sie das CSV -Modul von Python

Wir können auch das CSV -Modul von Python verwenden, um ein JSON -Objekt in CSV -Daten umzuwandeln. Betrachten Sie das folgende Beispiel:

CSV importieren
JSON importieren
mit open ('net_info.JSON ',' R ') als f:
JSON_OBJ = JSON.Last (f)
mit open ('net_info.csv ',' w ') als f:
WR = CSV.Dictwriter (f, fieldnames = json_obj [0].Schlüssel())
WR.WritHeHeHeader ()
WR.Writherows (JSON_OBJ)

Die obige Methode ist sehr einfach. Wir beginnen mit dem Importieren der CSV- und JSON -Module.

Als nächstes verwenden wir die offene Funktion, um die JSON -Datei zu lesen und sie in einem JSON -Objekt zu speichern.

Im nächsten Schritt verwenden wir die offene Funktion, um in eine CSV -Datei zu schreiben. Python erstellt diese Datei, wenn sie nicht existiert. Mit der DictWriter -Funktion aus dem CSV -Modul erstellen wir ein Objekt, mit dem wir die Daten in die Datei schreiben können. In diesem Fall bezieht sich der FieldName auf die Schlüssel, die von der Funktion writherow () verwendet werden, um die Daten zu schreiben.

Ausführen des obigen Codes sollte das CSV -Format des JSON -Objekts wie gezeigt erstellen:

ID, First_Name, Last_name, E -Mail, Geschlecht, IP_ADDRESS
1, jada, deport, [email protected]ßbritannien, weiblich, 68.40.159.153
2, Vallie, Skitt, [email protected], weiblich, 155.192.158.152
3, Junge, Teig, [email protected], bigender, 105.168.162.19
4, Sari, Wilkison, [email protected], weiblich, 227.193.140.31
5, Onofredo, Hannam, [email protected], männlich, 84.54.102.193

Abschluss

In diesem Artikel haben Sie zwei Hauptmethoden zur Konvertierung eines JSON -Objekts mit Pandas und Pythons CSV -Modul entdeckt, in CSV umzuwandeln.

Danke fürs Lesen!!