如何使用Python高效地将JSON转换为CSV？

将 JSON 转换为 CSV：综合解决方案

简介

将 JSON 文件转换为 CSV （逗号分隔值）是数据分析和数据集成中的常见任务。这种转换可以实现不同应用程序和系统之间的无缝数据交换。本文使用 Python 提供了此任务的全面解决方案。

使用 Pandas 进行 JSON 到 CSV 转换

Pandas 是一个用于数据操作和分析的强大 Python 库。它提供了一种将 JSON 转换为 CSV 的便捷高效的方法。操作方法如下：

import pandas as pd

# Read the JSON file into a DataFrame
df = pd.read_json('data.json')

# Convert the DataFrame to CSV
df.to_csv('data.csv', index=False)

read_json() 函数读取 JSON 文件并创建 Pandas DataFrame。然后 to_csv() 函数将 DataFrame 写入 CSV 文件。 index=False 参数从 CSV 文件中删除行索引，这在大多数情况下是不需要的。

解决常见错误

AttributeError: 'file ' 对象没有属性 'writerow'

当您尝试使用文件对象上的 writerow() 方法。 writerow() 方法不适用于文件对象。相反，创建一个 csv 模块编写器对象并使用它将行写入 CSV 文件。

import csv

f = open('data.csv', 'w')
csv_file = csv.writer(f)

for item in data:
    csv_file.writerow(item)

TypeError: 预期序列

当您尝试时会发生此错误将非序列数据写入 CSV 文件。 CSV 文件中的每一行都应该是一系列值。确保您写入的数据格式正确。

示例 JSON 文件

[
  {
    "pk": 22,
    "model": "auth.permission",
    "fields": {
      "codename": "add_logentry",
      "name": "Can add log entry",
      "content_type": 8
    }
  },
  ...
]

工作最小化示例

import pandas as pd

# Read JSON file
df = pd.read_json('data.json')

# Write to CSV
df.to_csv('data.csv', index=False)

结论

在 Python 中将 JSON 转换为 CSV 简单明了。使用 Pandas 库，您只需几行代码即可执行此转换。这种转换可以实现跨不同应用程序和系统的数据交换和分析，使其成为数据工程师和分析师的一项宝贵技能。

以上是如何使用Python高效地将JSON转换为CSV？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！