將JSON 轉換為CSV:綜合解決方案
簡介
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)
Pandas 是一個用於資料操作和分析的強大 Python 函式庫。它提供了一種將 JSON 轉換為 CSV 的便捷高效的方法。操作方法如下:
read_json() 函數讀取 JSON 檔案並建立 Pandas DataFrame。然後 to_csv() 函數將 DataFrame 寫入 CSV 檔案。 index=False 參數從 CSV 檔案中刪除行索引,這在大多數情況下是不需要的。解決常見錯誤
import csv f = open('data.csv', 'w') csv_file = csv.writer(f) for item in data: csv_file.writerow(item)
當您嘗試使用文件對象上的writerow() 方法。 writerow() 方法不適用於檔案物件。相反,創建一個 csv 模組編寫器物件並使用它將行寫入 CSV 檔案。
TypeError: 預期序列
當您嘗試時會發生此錯誤將非序列資料寫入 CSV 檔案。 CSV 檔案中的每一行都應該是一系列值。確保您寫入的資料格式正確。[ { "pk": 22, "model": "auth.permission", "fields": { "codename": "add_logentry", "name": "Can add log entry", "content_type": 8 } }, ... ]
範例JSON 檔案
import pandas as pd # Read JSON file df = pd.read_json('data.json') # Write to CSV df.to_csv('data.csv', index=False)
工作最小化範例
在Python 中將JSON 轉換為CSV簡單明了。使用 Pandas 庫,您只需幾行程式碼即可執行此轉換。這種轉換可以實現跨不同應用程式和系統的資料交換和分析,使其成為資料工程師和分析師的寶貴技能。以上是如何使用Python有效率地將JSON轉換為CSV?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!