


Bagaimana dengan Cekap Menukar JSON ke CSV dalam Python?
Cara Menukar JSON kepada CSV dalam Python
Menukar fail JSON kepada fail CSV membolehkan pemindahan dan analisis data yang lancar dalam pelbagai aplikasi dan sistem. Bahasa pengaturcaraan Python menyediakan beberapa cara untuk mencapai penukaran ini.
Menggunakan Perpustakaan panda
Salah satu kaedah paling mudah dan paling berkesan untuk menukar JSON kepada CSV dalam Python ialah dengan memanfaatkan perpustakaan panda. Pandas ialah perpustakaan manipulasi dan analisis data yang berkuasa yang menawarkan sokongan menyeluruh untuk pengendalian fail JSON.
-
Import Perpustakaan panda:
import pandas as pd
Salin selepas log masuk -
Baca Fail JSON:
Gunakan pd.read_json() berfungsi untuk membaca data JSON daripada fail dan mencipta DataFrame panda:df = pd.read_json('data.json')
Salin selepas log masuk -
Tukar kepada CSV:
Akhir sekali, gunakan kaedah to_csv() untuk menyimpan DataFrame sebagai CSV fail:df.to_csv('data.csv', index=False)
Salin selepas log masuk
Mengendalikan Ralat
Jika anda menghadapi ralat semasa mencuba penukaran menggunakan modul csv, pastikan anda menggunakan fungsi yang betul. Modul csv termasuk dua fungsi berbeza untuk menulis ke fail CSV:
- writerow(): Digunakan untuk menulis baris pada fail CSV
- writer(): Mengembalikan objek penulis yang digunakan untuk menulis baris ke fail
Dalam kes anda, anda perlu menggunakan writerow() untuk menulis setiap item dalam senarai data ke fail CSV. Berikut ialah kod yang dikemas kini:
import json import csv f = open('data.json') data = json.load(f) f.close() f = open('data.csv') csv_writer = csv.writer(f) for item in data: csv_writer.writerow(item) f.close()
Kesimpulan
Dengan menggunakan perpustakaan panda atau modul csv, anda boleh menukar data JSON kepada fail CSV dalam Python dengan mudah. Pengendalian ralat yang betul adalah penting untuk mengelakkan isu dan memastikan proses penukaran berjaya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana dengan Cekap Menukar JSON ke CSV dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
