JSON para CSV Python

“A notação do objeto JSON ou JavaScript é um formato de intercâmbio de dados que é amplamente adotado por muitos aplicativos. Se você está trabalhando com servidores, você acabará se deparar com JSON.

Valores separados por CSV ou vírgula é um formato de arquivo usado para armazenar dados tabulares, como uma folha do Excel. No entanto, em vez de caixas, ele usa uma vírgula para separar vários valores e registros. É comum ao exportar uma grande coleção de texto que seja compatível entre os sistemas.

Embora possam parecer diferentes, JSON e CSV compartilham alguns recursos comuns nos quais não entraremos neste momento.

No entanto, você pode se encontrar em uma situação em que precisa exportar seus dados JSON para um arquivo CSV.

Neste tutorial, aprenderemos a fazer exatamente isso usando o Python e vários módulos embutidos.”

Vamos começar.

Método 1: Usando a função Pandas to_csv ()

Um dos métodos mais comuns de converter um objeto JSON em um formato CSV é a função pandas to_csv ().

Antes de começar, vamos preparar nossos dados JSON. Em nosso exemplo, usaremos um arquivo JSON, como mostrado abaixo:

[[

"ID": 1,
"First_name": "Jada",
"last_name": "deport",
"Email": "[email protected] Unido",
"Sexo: Feminino",
"ip_address": "68.40.159.153 "
,

"ID": 2,
"First_name": "Vallie",
"Last_name": "Skitt",
"Email": "[email protected]ós",
"Sexo: Feminino",
"ip_address": "155.192.158.152 "
,

"ID": 3,
"First_name": "menino",
"Last_name": "Batter",
"Email": "[email protected] ",
"Gênero": "BigEnder",
"ip_address": "105.168.162.19 "
,

"ID": 4,
"First_name": "Sari",
"Last_name": "Wilkison",
"Email": "[email protected]",
"Sexo: Feminino",
"ip_address": "227.193.140.31 "
,

"Id": 5,
"First_name": "Onofredo",
"Last_name": "Hannam",
"Email": "[email protected] ",
"género masculino",
"ip_address": "84.54.102.193 "

]

Sinta -se à vontade para usar seus dados JSON preferidos. Depois de termos nossos dados, podemos lê -los e exportá -los para o CSV, conforme mostrado no código abaixo:

importar pandas como PD
importar json
com open ('net_info.json ',' r ') como f:
dados = json.carga (f)
df = pd.json_normalize (dados)
df.to_csv ('net_info.CSV ')

Na técnica acima, começamos importando os módulos pandas e json. Em seguida, lemos o arquivo json e o armazenamos como objeto JSON usando o JSON.Função () função.

Em seguida, passamos pelo objeto JSON para a função json_normalize (), que cria um quadro de dados de pandas.

A partir daí, chamamos a função to_csv () e fornecemos o nome do arquivo. Isso salva os dados no formato CSV no arquivo especificado.

Os dados resultantes são os mostrados abaixo:

,id, primeiro_name, last_name, email, gênero, ip_address
0,1, Jada, Deport, [email protected] Unido, Mulher, 68.40.159.153
1,2, Vallie, Skitt, [email protected]ós, mulher, 155.192.158.152
2,3, garoto, massa, [email protected], BigEnder, 105.168.162.19
3,4, Sari, Wilkison, [email protected], mulher, 227.193.140.31
4,5, Onoofredo, Hannam, [email protected], masculino, 84.54.102.193

Este é um dos melhores métodos de conversão de dados JSON em CSV. Isso ocorre porque a capacidade dos pandas de lidar com grandes quantidades de dados é eficiente para grandes conjuntos de dados.

Método 2: Usando o módulo CSV do Python

Também podemos usar o módulo CSV do Python para converter um objeto JSON em dados CSV. Considere o exemplo abaixo:

importar CSV
importar json
com open ('net_info.json ',' r ') como f:
JSON_OBJ = JSON.carga (f)
com open ('net_info.CSV ',' W ') como f:
WR = CSV.Dictwriter (f, fieldnames = json_obj [0].chaves())
wr.writeHeader ()
wr.Writerws (JSON_OBJ)

O método acima é muito direto. Começamos importando os módulos CSV e JSON.

Em seguida, usamos a função aberta para ler o arquivo json e salvá -lo em um objeto JSON.

Na próxima etapa, usamos a função aberta para gravar em um arquivo CSV. Python criará este arquivo se não existir. Usando a função DictWriter do módulo CSV, criamos um objeto que podemos usar para escrever os dados no arquivo. Nesse caso, o nome do campo refere -se às chaves usadas pela função Writerlows () para escrever os dados.

A execução do código acima deve criar o formato CSV do objeto JSON, como mostrado:

id, primeiro_name, last_name, email, gênero, ip_address
1, Jada, Deport, [email protected] Unido, Mulher, 68.40.159.153
2, Vallie, Skitt, [email protected]ós, mulher, 155.192.158.152
3, menino, massa, [email protected], BigEnder, 105.168.162.19
4, Sari, Wilkison, [email protected], mulher, 227.193.140.31
5, Onofredo, Hannam, [email protected], masculino, 84.54.102.193

Conclusão

Neste artigo, você descobriu dois métodos principais de converter um objeto JSON em CSV usando o módulo CSV do Pandas e Python.

Obrigado pela leitura!!