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...
import pandas as pdimport osdef json_toexcel(path, filename, output_type, output_name): # path: 文件路径 # filename: 需要转换的json文件名 # output_type: 输出类型，可选为'xlsx'或'csv' # output_name: 输出文件名，需包含拓展名 os.chdir(path) # 切换工作目录至文件路径 ...
写入CSV,指定UTF-8-sig编码防止输出时的中文乱码 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...
df.to_csv('data.csv', mode='w') 解释: cross_join函数是我发现做笛卡尔积的一种巧妙方法。 (来源:此处) json_to_dataframe函数使用 pandas 数据帧执行逻辑。在我的例子中,json 是深度嵌套的,我想将字典key:value 对拆分为 columns,但是我想将列表转换为列的行——因此是 concat——然后我将其与上层交叉...
"JSON": [0.7, 0.4] "CSV": [0.2, 0.2] "XML": [0.8, 0.9] "YAML": [0.6, 0.7] 在协议发展过程中,JSON 作为一种轻便的数据格式越来越受到欢迎。以下时间轴展示了 JSON 和 CSV 的发展历史。 2001JSON 发布1993CSV 格式被广泛接受2006JSON支持在主要编程语言中的标准化2010CSV 被进一步标准化JSON 和 ...
jsoncsvjson_filecsv_file 在上面的类图中,我们有json、csv、json_file和csv_file这几个类。json类表示JSON数据,csv类表示CSV文件,json_file类表示JSON文件,csv_file类表示CSV文件。 结论 通过本文,我们学习了如何将Python中的JSON数据保存到CSV文件的方法。我们首先使用json模块读取JSON数据,然后将其转换为Python字典...
csvfile.close() if__name__=='__main__': path=str(sys.argv[1])# 获取path参数 print(path) trans(path) 在python3下运行,命令行输入 pythonC:\Users\MaMQ\Documents\jsonToCsv.pyC:\Users\MaMQ\Documents\data\geoFood 其中第三个参数为需要转换的文件的路径和其名称,将其后缀删除。运行文件后即可...
pandas的read_json函数会将JSON数据转换为一个DataFrame对象,这是pandas用于数据操作的主要数据结构。 写入CSV文件: 使用DataFrame的to_csv方法将数据写入CSV文件。 以下是一个完整的示例代码: python import pandas as pd # 假设json_data是一个包含JSON数据的字符串,或者你可以从文件中读取 # json_data = '{"key...
通过python读取后可以看到其实json就是dict类型的数据，description和data字段就是key 由于json存在层层嵌套的关系，⽰例⾥⾯的data其实也是dict类型，那么年份就是key，温度就是value 转换格式 现在要做的是把json⾥的年份和温度数据保存到csv⽂件⾥ 提取key和value 这⾥我把它们转换分别转换成int和float类型...