


Comment puis-je convertir efficacement JSON en CSV à l'aide de Python ?
Convertir JSON en CSV : une solution complète
Introduction
Conversion de fichiers JSON en CSV (Valeurs séparées par des virgules) est une tâche courante dans l'analyse et l'intégration de données. Cette conversion permet l'échange transparent de données entre différentes applications et systèmes. Cet article fournit une solution complète à cette tâche à l'aide de Python.
Utilisation de Pandas pour la conversion JSON vers CSV
Pandas est une puissante bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse des données. Il offre un moyen pratique et efficace de convertir JSON en CSV. Voici comment procéder :
import pandas as pd # Read the JSON file into a DataFrame df = pd.read_json('data.json') # Convert the DataFrame to CSV df.to_csv('data.csv', index=False)
La fonction read_json() lit le fichier JSON et crée un Pandas DataFrame. La fonction to_csv() écrit ensuite le DataFrame dans un fichier CSV. Le paramètre index=False supprime l'index de ligne du fichier CSV, ce qui n'est pas requis dans la plupart des cas.
Résolution des erreurs courantes
AttributeError : 'file ' L'objet n'a pas d'attribut 'writerow'
Cette erreur se produit lorsque vous essayez d'utiliser le méthode writerow() sur un objet fichier. La méthode writerow() n'est pas disponible pour les objets fichier. Au lieu de cela, créez un objet écrivain de module CSV et utilisez-le pour écrire des lignes dans le fichier CSV.
import csv f = open('data.csv', 'w') csv_file = csv.writer(f) for item in data: csv_file.writerow(item)
TypeError : séquence attendue
Cette erreur se produit lorsque vous essayez pour écrire des données non séquentielles dans le fichier CSV. Chaque ligne du fichier CSV doit être une séquence de valeurs. Assurez-vous que les données que vous écrivez sont dans le format correct.
Exemple de fichier JSON
[ { "pk": 22, "model": "auth.permission", "fields": { "codename": "add_logentry", "name": "Can add log entry", "content_type": 8 } }, ... ]
Exemple de travail minimal
import pandas as pd # Read JSON file df = pd.read_json('data.json') # Write to CSV df.to_csv('data.csv', index=False)
Conclusion
Conversion de JSON en CSV en Python est simple et direct. Grâce à la bibliothèque Pandas, vous pouvez effectuer cette conversion avec seulement quelques lignes de code. Cette conversion permet l'échange et l'analyse de données entre différentes applications et systèmes, ce qui en fait une compétence précieuse pour les ingénieurs et analystes de données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
