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CSV文件并写入数据: 代码语言:txt 复制 with open('data.csv', 'w', newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(data[0]....
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文件并写入数据: 代码语言:txt 复制 with open('data.csv', 'w', newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) # 写入表头 writer.writerow(data[0].keys()) # 写入数据 for item in data: writer.writerow(it...
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 ...
遍历Python对象,将每个项目的数据写入CSV文件: 继续遍历JSON数据,并将每个字典的数据写入CSV文件。 python for item in json_data: writer.writerow(item) 关闭CSV文件: 由于我们在with语句中打开了文件,所以文件会在离开with块时自动关闭,无需显式关闭文件。 综合以上步骤,完整的代码如下: python import json imp...
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...
解析JSON数据:使用json.loads()将JSON字符串解析为Python对象。 打开CSV文件:通过open()函数以写入模式打开CSV文件,并使用csv.DictWriter创建CSV写入器。 写入表头和数据:首先调用writeheader()写入表头,随后使用writerow()逐行写入数据。 4. 扩展应用 以上示例仅展示了如何将简单的JSON数据转换为CSV文件。对于更复杂的...
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...
json_values.append(dict.values())#4.写入csv文件#4.1根据文件对象 生成读写器csv_writer =csv.writer(csv_file)#4.2 写入表头csv_writer.writerow(sheet_title)#4.3 写入内容csv_writer.writerows(json_values)#5.关闭文件csv_file.close() json_file.close()print("存完了")if__name__=='__main__'...
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()) ...