python转换json为csv
目录
- 了解json整体格式
- 转换格式
- 提取key和value
- 使用pandas写入csv
了解json整体格式
这里有一段json格式的文件,存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分):global_temperature.json
{"description": {
"title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December",
"units": "Degrees Celsius",
"base_period": "1901-2000"
},
"data": {
"1880": "-0.1247",
"1881": "-0.0707",
"1882": "-0.0710",
"1883": "-0.1481",
"1884": "-0.2099",
"1885": "-0.2220",
"1886": "-0.2101",
"1887": "-0.2559"
}
}
通过python读取后可以看到其实json就是dict
类型的数据,description和data
字段就是key
由于json存在层层嵌套的关系,示例里面的data其实也是dict
类型,那么年份就是key,温度就是value
转换格式
现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里
提取key和value
这里我把它们转换分别转换成int和float
类型,如果不做处理默认是str
类型
year_str_lst = json_data['data'].keys()year_int_lst = [int(year_str) for year_str in year_str_lst]
temperature_str_lst = json_data['data'].values()
temperature_int_lst = [float(temperature_str) for temperature_str in temperature_str_lst]
print(year_int)
print(temperature_int_lst)
使用pandas写入csv
import pandas as pd# 构建 dataframe
year_series = pd.Series(year_int_lst,name='year')
temperature_series = pd.Series(temperature_int_lst,name='temperature')
result_dataframe = pd.concat([year_series,temperature_series],axis=1)
result_dataframe.to_csv('./files/global_temperature.csv', index = None)
axis=1
,是横向拼接,若axis=0
则是竖向拼接
最终效果
注意
如果在调用to_csv()
方法时不加上index = None
,则会默认在csv文件里加上一列索引,这是我们不希望看见的
以上是 python转换json为csv 的全部内容, 来源链接: utcz.com/a/122207.html