时的中文乱码 df.to_csv(excel_file_path, index=False, encoding='utf-8-sig', float_format='%.0f') print("转换完成,csv文件已生成。") if __name__ == "__main__": json_path = 'input.json' # JSON文件路径 excel_path = 'output.csv' # 输出csv文件路径 json_to_csv(json_path, ...
具体看代码: importpandasaspdimportosimportrequests# 使用python 将json转csv格式if__name__ =='__main__': url="http://XXX/get_no_page/"# 1.获取json格式的数据req=requests.get(url)# 将json转为csvprint(req.json()) data=pd.DataFrame(req.json()) data.to_excel("./test.xlsx",index=None...
这段代码将读取data.json文件,将其内容转换为CSV格式,并保存到output.csv文件中。请确保你的JSON文件路径和名称正确,并根据实际情况调整字段名。
本文介绍基于Python语言,读取JSON格式的数据,提取其中的指定内容,并将提取到的数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。 JSON格式的数据在数据信息交换过程中经常使用,但是相对而言并不直观;因此,有时我们希望将JSON格式的数据转换为Excel表格文件数据;这里就介绍一下基于Python语言,将JSON数据转换为.csv格式与...
jsonData=codecs.open(path+'.json','r','utf-8') # csvfile = open(path+'.csv', 'w') # 此处这样写会导致写出来的文件会有空行 # csvfile = open(path+'.csv', 'wb') # python2下 csvfile=open(path+'.csv','w', newline='')# python3下 ...
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as json_file: data = json.load(json_file) 这里假设JSON文件名为"data.json",使用UTF-8编码读取文件内容,并将其解析为Python对象。 打开CSV文件并创建CSV写入器: 代码语言:txt 复制 with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline=''...
下面是一个简单的CSV示例: name,age,city John,30,New York 1. 2. JSON转换为CSV 将JSON转换为CSV可以使用Python的标准库json和csv。下面是一个将JSON数据转换为CSV文件的示例代码: importjsonimportcsv# 读取JSON文件withopen('data.json','r')asjson_file:data=json.load(json_file)# 写入CSV文件withopen...
使用Python将JSON数据保存到CSV中,可以按照以下步骤进行操作: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import json import csv 读取JSON文件并解析数据: 代码语言:txt 复制 with open('data.json', 'r') as json_file: data = json.load(json_file) 这里假设JSON文件名为"data.json",请根据实际情况修改。 创建CS...
read_json将 JSON 字符串转换为 pandas 对象(序列或数据框)。然后: df.to_csv() 它可以返回字符串或直接写入 csv 文件。请参阅to_csv的文档。 基于之前答案的冗长,我们都应该感谢 pandas 提供的捷径。 对于非结构化 JSON,请参阅此答案。 编辑:有人要求提供一个最小的工作示例: ...
下面是实现将Python中的JSON保存到CSV的详细步骤: 读取JSON数据转换为Python字典将字典转换为CSV文件 步骤 1. 读取JSON数据 首先,我们需要从文件中读取JSON数据。假设我们有一个名为data.json的文件,其中包含以下JSON数据: [{"name":"Alice","age":25,"city":"New York"},{"name":"Bob","age":30,"city...