京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
下面小编就为大家分享一篇利用python将json数据转换为csv格式的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
假设.json文件中存储的数据为:
{"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhotel/22416995", "coordinates": [116.37256372996957, 40.39798447055443], "category": "经济型", "name": "北京荷塘山庄", "count": "278", "address": "北京市怀柔区黄花城村安四路", "price": "380"}
{"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhotel/19717653", "coordinates": [116.56881588256466, 40.43310967948417], "category": "经济型", "name": "慕田峪长城鱼师傅乡村酒店", "count": "89", "address": "北京市怀柔区渤海镇苇店村(慕田峪长城下3公里处,近怀黄路)", "price": "258"}
{"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhotel/58365289", "coordinates": [116.62874974822378, 40.45610264855833], "category": "经济型", "name": "北京蜜桃儿亲子客栈", "count": "119", "address": "北京市怀柔区神堂峪风景区下官地11号", "price": "549"}
现在需要将上面的这些数据存为csv格式,其中字典的keys为csv中的属性名称,字典的values为csv中属性对应的值。
如果只需要按照json的keys来生成csv,那么操作比较简单,直接按照下面的方法即可:
#-*-coding:utf-8-*-
import csv
import json
import sys
import codecs
def trans(path):
jsonData = codecs.open(path+'.json', 'r', 'utf-8')
# csvfile = open(path+'.csv', 'w') # 此处这样写会导致写出来的文件会有空行
# csvfile = open(path+'.csv', 'wb') # python2下
csvfile = open(path+'.csv', 'w', newline='') # python3下
writer = csv.writer(csvfile, delimiter='\t')
flag = True
for line in jsonData:
dic = json.loads(line[0:-1])
if flag:
# 获取属性列表
keys = list(dic.keys())
print (keys)
writer.writerow(keys) # 将属性列表写入csv中
flag = False
else:
# 读取json数据的每一行,将values数据一次一行的写入csv中
writer.writerow(list(dic.values()))
jsonData.close()
csvfile.close()
if __name__ == '__main__':
path=str(sys.argv[1]) # 获取path参数
print (path)
trans(path)
在python3下运行,命令行输入
python C:\Users\MaMQ\Documents\jsonToCsv.py C:\Users\MaMQ\Documents\data\geoFood
其中第三个参数为需要转换的文件的路径和其名称,将其后缀删除。运行文件后即可得到转换后的csv文件。
如果需要对json文件中每个字典的key字段进行修改,比如需要将上面dict中的coordinate中的经纬度数据取出来存为x、y数据,则可以按照下面的方法(此方法还可以调整每个属性显示的顺序,效果更好一点):
import csv
import json
import sys
import codecs
def trans(path):
jsonData = codecs.open(path+'.json', 'r', 'utf-8')
# csvfile = open(path+'.csv', 'w') # 此处这样写会导致写出来的文件会有空行
# csvfile = open(path+'.csv', 'wb') # python2下
csvfile = open(path+'.csv', 'w', newline='') # python3下
writer = csv.writer(csvfile, delimiter='\t')
keys=['id', 'name', 'category', 'price', 'count', 'type', 'address', 'link', 'x', 'y']
writer.writerow(keys)
i = 1
for dic in jsonData:
dic = json.loads(dic[0:-1])
x = dic['coordinates'][0]
y = dic['coordinates'][1]
writer.writerow([str(i),dic['name'],dic['category'],dic['price'],dic['count'],dic['type'],dic['address'],dic['link'],x,y])
i += 1
jsonData.close()
csvfile.close()
if __name__ == '__main__':
path = str(sys.argv[1])
print (path)
trans(path)
运行方法同上。
json文件是我在大众点评抓取的数据,存储格式为utf-8。建议使用codecs包来读取json数据,可指定编码方式。
jsonData = codecs.open(path + '.json', 'r', encoding='utf-8')
以上这篇利用python将json数据转换为csv格式的方法就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28