Comment puis-je convertir JSON en CSV en Python à l'aide du module « csv » ou de la bibliothèque « pandas » ?

Conversion de JSON en CSV en Python

Introduction

Conversion de JSON, un format de données courant , en CSV, un format tabulaire, peut être rencontré dans divers scénarios de traitement de données. Cet article fournit un aperçu complet de la façon d'effectuer cette conversion à l'aide de Python, le langage de programmation largement adopté.

Utilisation du module csv

Le module csv en Python fournit des informations de base fonctionnalité de lecture et d’écriture de fichiers CSV. Pour utiliser ce module pour convertir JSON en CSV, suivez ces étapes :

1. Importez les modules csv et json.
2. Chargez les données JSON dans un dictionnaire Python à l'aide du fichier json.load( ).
3. Ouvrez un fichier CSV en écriture à l'aide de la fonction open() en mode écriture.
4. Créez un Objet csv.writer pour le fichier CSV.
5. Parcourez les éléments du dictionnaire et écrivez chaque élément dans le fichier CSV à l'aide de la méthode csv.writer.writerow().
6. Fermez le CSV fichier.

Utiliser les pandas Bibliothèque

Pandas est une puissante bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse de données. Il fournit un moyen simple de convertir JSON en CSV en suivant les étapes suivantes :

1. Importez la bibliothèque pandas.
2. Utilisez pd.read_json() pour convertir les données JSON en une trame de données pandas. .
3. Utilisez df.to_csv() pour convertir le dataframe en CSV fichier.

Exemple de code

Voici un exemple utilisant la bibliothèque pandas pour convertir l'exemple de fichier JSON fourni en fichier CSV :

import pandas as pd

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('data.csv', index=False)

JSON non structuré

Si vos données JSON ne sont pas structuré comme un tableau d'objets, vous pouvez utiliser la fonction pandas json_normalize() pour le convertir en dataframe avant de le convertir en CSV.

Conclusion

Cet article a a montré comment convertir JSON en CSV en Python en utilisant à la fois les modules csv et pandas. Le choix de la méthode à utiliser dépend des exigences spécifiques et des préférences de votre projet.

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!