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...
使用Python将JSON数据导出到CSV可以通过以下步骤实现: 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') as json_file: data = json.load(json_file) 这里假设JSON文件名为"data.json",你可以根据实际情况修改文件名。 创建CSV文件...
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。") ...
在上面的代码中,我们使用json.loads函数将data变量中的JSON数据转换为Python字典。转换后的字典将存储在dict_data变量中。 3. 将字典转换为CSV文件 最后,我们需要将字典转换为CSV文件,并将数据保存在该文件中。可以使用Python的csv模块来完成这一任务: importcsv# 设置CSV文件的字段fields=['name','age','city']...
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...
Json格式 To CSV格式 JSON格式 [ { "Name": "Akash", "age": 26, "birthyear": "1994" }, { "Name": "Abhay", "age": 34, "birthyear": "1986" } ] 上面是JSON格式,我们需要提取表格中的Name、age、birthyear三个信息,并转换成CSV格式。 转换结果如下图所示: 输出文件结果 我们要如何进行转换...
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()) ...
df = json_to_dataframe(json_data) 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——...
这个函数write_to_csv使用csv模块将键值对写入CSV文件。它首先写入CSV文件的表头(键的集合),然后遍历每个键值对,并将对应的值写入CSV文件中。 完整代码如下: importjsonimportcsvdefparse_json(data):result=[]ifisinstance(data,dict):forkey,valueindata.items():ifisinstance(value,(dict,list)):result.extend(...