Python怎么全面解析json数据，保存csv文件？

89542767 发布于2022-11-09 15:49 / 490人阅读

　　小编写这篇文章的主要目的，是来给大家做一个解答，解答的内容主要是python解析json数据，涉及到的知识点还是比较的多的，那么，做完数据之后，怎么去保存csv文件呢？下面就给大家详细解答下。

　　解析json数据并保存为csv文件

　　首先导入两个包：

　　import json
　　import pandas as pd

　　打开json文件并读取：

　　with open('2.json',encoding='utf-8')as f:
　　line=f.readline()
　　d=json.loads(line)
　　f.close()

　　读取的json数据会以字典的形势保存，按照字典的读取方式获取自己想要的数据：

　　datas_x=[]
　　datas_y=[]
　　for dss in d:
　　datas_x.append(float(dss["pos"]["x"]))
　　datas_y.append(float(dss["pos"]["z"]))

　　将数据保存到列表中，然后创建pandas的DataFrame，DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构。

　　path_x=pd.Series(datas_x)
　　path_y=pd.Series(datas_y)
　　path_df=pd.DataFrame()
　　path_df['pathx']=path_x
　　path_df['pathy']=path_y

　　最后将数据保存到csv中。

　　filepath="E:pythonpython2021202104409path_data.csv"
　　path_df.to_csv(filepath,index=False,header=False)

　　完整代码

　　import json
　　import pandas as pd
　　filepath="E:pythonpython2021202104409path_data.csv"
　　with open('2.json',encoding='utf-8')as f:
　　line=f.readline()
　　d=json.loads(line)
　　f.close()
　　datas_x=[]
　　datas_y=[]
　　for dss in d:
　　datas_x.append(float(dss["pos"]["x"]))
　　datas_y.append(float(dss["pos"]["z"]))
　　path_x=pd.Series(datas_x)
　　path_y=pd.Series(datas_y)
　　path_df=pd.DataFrame()
　　path_df['pathx']=path_x
　　path_df['pathy']=path_y
　　path_df.to_csv(filepath,index=False,header=False)
　　将json任意行文件转为csv文件并保存
　　将json格式的前3000条数据存入csv

　　json格式类型：

　　{"address":"华山路31号","addressExtend":"屯溪老街","amenities":[1,2,3,5,10,12],"brandName":null,"businessZoneList":null,"cityCode":1004,"cityName":"黄山","coverImageUrl":"https://img20.360buyimg.com/hotel/jfs/t16351/270/1836534312/106914/9b443bc4/5a68e68aN23bfaeda.jpg","districtName":"屯溪区","geoInfo":{"distance":3669,"name":"市中心","type":1,"typeName":"市中心"},"grade":5,"hotelId":328618,"location":{"lat":"29.717982","lon":"118.299707"},"name":"黄山国际大酒店","payMode":[1,2],"price":362,"priceStatus":1,"promotion":[103],"saleType":1,"score":4.8,"star":5,"themes":[3,2,4],"totalComments":133}
　　{"address":"金城镇珠山82号","addressExtend":"","amenities":null,"brandName":null,"businessZoneList":[{"businessZoneId":2384,"businessZoneName":"金门机场","poiType":null}],"cityCode":1174,"cityName":"泉州","coverImageUrl":null,"districtName":null,"geoInfo":{"distance":63229,"name":"市中心","type":1,"typeName":"市中心"},"grade":2,"hotelId":763319,"location":{"lat":"24.396442","lon":"118.314335"},"name":"金门珠山82号民宿","payMode":null,"price":null,"priceStatus":1,"promotion":null,"saleType":0,"score":null,"star":0,"themes":[],"totalComments":null}

　　json转为csv

　　import csv
　　import json
　　import codecs
　　'''
　　将json文件格式转为csv文件格式并保存。
　　'''
　　class Json_Csv():
　　#初始化方法，创建csv文件。
　　def __init__(self):
　　self.save_csv=open('D:/hotels_out.csv','w',encoding='utf-8',newline='')
　　self.write_csv=csv.writer(self.save_csv,delimiter=',')#以，为分隔符
　　def trans(self,filename):
　　with codecs.open(filename,'r',encoding='utf-8')as f:
　　read=f.readlines()
　　flag=True
　　for index,info in enumerate(read):
　　data=json.loads(info)
　　if index&lt;3000:#读取json文件的前3000行写入csv文件。要是想写入全部，则去掉判断。
　　if flag:#截断第一行当做head
　　keys=list(data.keys())#将得到的keys用列表的形式封装好，才能写入csv
　　self.write_csv.writerow(keys)
　　flag=False#释放
　　value=list(data.values())#写入values，也要是列表形式
　　self.write_csv.writerow(value)
　　self.save_csv.close()#写完就关闭
　　if __name__=='__main__':
　　json_csv=Json_Csv()
　　path='D:/hotels.txt'
　　json_csv.trans(path)

　　到此为止，这篇文章给大家解答完毕，希望能给各位读者带来帮助。

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