时间戳

首页 > 解决方案 > 在python中将带有子字段的Json转换为CSV

python - 在python中将带有子字段的Json转换为CSV

问题描述

我有一个带有示例 JSON 输出的文件，如下所示： jsonoutput.txt 文件：

[{"fruit": "orange", "id":1, "countries": ["Portugal"], "color": "Orange"}

{"fruit": "apple", "id":2, "countries": ["Portugal"], "color": "red"}]

我需要输出 csv 作为（excel 文件）：

fruit id countries color
orange 1 Portugal Orange
apple 2  Spain     red

现在，我得到的水果 id 国家颜色为橙色 1 [u'Portugal'] Orange apple 2 [u'Spain'] red

如何从列国家/地区中删除 [] 、 u 和 '' ？

print (json.dumps(fruits))--在json输出中给我

这是我尝试将 json 转换为 xlsx 的内容：

data= tablib.Dataset(headers=('Fruit','id','Countries','Color'))
importfile = 'jsonoutput.txt'
data.json = open(importfile. 'r').read()
data_export = data.export('xlsx')
with open('output.xlsx','wb') as f:
    f.write(data_export)
    f.close()

标签： pythonjsoncsvtablib

解决方案

你可以使用pandas.io.json.json_normalize

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

d = [
    {"fruit": "orange", "id":1, "countries": ["Portugal"], "color": "Orange"},
    {"fruit": "apple", "id":2, "countries": ["Portugal"], "color": "red"}
]

df = pd.concat([json_normalize(d[i]) for i in range(len(d))], ignore_index=True)
df['countries'] = df['countries'].str.join(' ')

    fruit   id  countries   color
0   orange  1   Portugal    Orange
1   apple   2   Portugal    red

要将其保存为.xlsx文件，请使用：

df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

编辑：

json_normalize是将半结构化 JSON 数据标准化为平面表的函数。

我现在实际上意识到我的代码可以简化为：

df = json_normalize(d) # no need for `pd.concat`

### Output:
#   fruit   id  countries   color
# 0 orange  1   ['Portugal']    Orange
# 1 apple   2   ['Portugal']    red

为了[]从countries列中删除，我使用pandas.Series.str.join了pandas' 相当于 Python 的str.join.

它是必需的，因为最初countries列是包含元素的列表

df['countries'] = df['countries'].str.join(' ')

countries加入项目后，列不再是列表：

    fruit   id  countries   color
0   orange  1   Portugal    Orange
1   apple   2   Portugal    red

推荐阅读