


Menukar JSON kepada CSV dengan Python
Menukar fail JSON kepada format CSV ialah tugas biasa dalam analisis data dan saluran paip pemprosesan data. Python menyediakan beberapa kaedah yang cekap untuk mencapai penukaran ini, termasuk penggunaan perpustakaan seperti panda.
Dalam kes khusus anda, anda mengalami ralat semasa cuba menulis baris pada fail CSV menggunakan modul csv. Ini kerana objek f bukanlah objek penulis CSV sebaliknya fail terbuka. Untuk menyelesaikan isu ini, anda harus menggunakan fungsi open() untuk mencipta objek penulis CSV dan kemudian menulis baris padanya.
Walau bagaimanapun, menggunakan modul Python asli untuk pengendalian JSON dan CSV boleh membosankan dan ralat- terdedah. Sebaliknya, kami mengesyorkan menggunakan pustaka panda, yang memudahkan proses penukaran ini dengan hanya dua arahan:
- df = pd.read_json(filepath): Perintah ini membaca fail JSON ke dalam rangka data panda bernama df.
- df.to_csv(filepath): Perintah ini menulis kerangka data kepada fail CSV yang ditentukan oleh laluan fail.
Berikut ialah contoh minimum yang berfungsi:
import pandas as pd with open('data.json', encoding='utf-8') as inputfile: df = pd.read_json(inputfile) df.to_csv('data.csv', encoding='utf-8', index=False)
Kod ini akan membaca fail JSON ke dalam bingkai data panda, dan kemudian menulis bingkai data ke fail CSV tanpa memasukkan lajur indeks. Parameter pengekodan memastikan bahawa fail dikodkan dengan betul untuk aksara khas.
Untuk struktur JSON yang lebih kompleks atau mengendalikan data JSON tidak berstruktur, anda mungkin perlu meneroka kaedah atau perpustakaan tambahan. Walau bagaimanapun, untuk kebanyakan senario penukaran JSON yang biasa, menggunakan panda dengan fungsi read_json() dan to_csv() ialah pendekatan yang boleh dipercayai dan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar JSON kepada CSV dengan Cekap dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
