读取JSON文件:使用Python的open()函数来读取JSON文件,并使用json库的load()函数将其解析为Python对象。 转换为Pandas DataFrame:使用Pandas库的from_dict()函数将Python对象转换为Pandas DataFrame。 转换为Pandas DataFrame:使用Pandas库的from_dict()函数将Python对象转换为Pandas DataFrame。 将DataFrame保存为CSV文件:使...
在Python中,可以使用第三方库pandas来将JSON转换为Excel或CSV格式的文件。 首先,需要安装pandas库。可以使用以下命令来安装: 代码语言:txt 复制 pip install pandas 接下来,可以使用以下代码将JSON数据转换为Excel文件: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import json # 读取JSON数据 with open('data.json') ...
importpandasaspdimportjson# 读取 JSON 数据withopen('data.json')asf:data=json.load(f)# 优化处理df=pd.json_normalize(data)df.to_csv('data.csv',index=False)# 无需保存索引以减少 CSV 大小 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在这里,pd.json_normalize函数可以有效地处理嵌套 JSON,提升了...
pipinstallxlrd 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.xls...
{"a": "1", "b": "2"}] def json_to_csv(json_file_path, excel_file_path): # 加载JSON数据,并指定编码防止读取时的中文乱码问题 with open(json_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 将JSON数据转换为Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 处理'...
import pandas as pd # JSON文件路径 json_file_path = 'data.json' # CSV文件路径 csv_file_path = 'data.csv' # 读取JSON文件 data = pd.read_json(json_file_path) # 将数据写入CSV文件 data.to_csv(csv_file_path, index=False, encoding='utf-8-sig') print("转换完成,CSV文件已生成。") ...
python中把json转成字符串 python json转csv,前两天读GitHub上的新冠肺炎的时间数据仓库的代码,他是将要写入的数据保存在他自己的mongodb的数据库里了,就想自己转一下json到csv,结果弄了半天没弄成,烦得要死,现在静下来,好好打一下这几个库模块的基础。一、demjson库
遍历获得json的所有key作为csv的表头 data_head = [] # 这里要保证有序,可以用有序字典,映射的时候可以用dict def get_json_head(data, loc=""): data = str(data) # 将数据转换成字符串 data_type = query_type(data) if data_type == "value": # 如果是元素 if loc[1:] not in data_head:...
import pandas as pd import json df = pd.read_csv('http://pastebin.com/raw/7L86m9R2', \ header=None, index_col=0, names=['data']) df.data.apply(json.loads) \ .apply(pd.io.json.json_normalize)\ .pipe(lambda x: pd.concat(x.values)) ...