如何在 Python 中将 CSV 转换为嵌套的 JSON答案

【问题标题】：How to convert CSV to nested JSON in Python如何在 Python 中将 CSV 转换为嵌套的 JSON
【发布时间】：2022-08-21 17:56:31
【问题描述】：

我有以下格式的 csv 文件：

a	b	c	d	e
1	2	3	4	5
9	8	7	6	5

我想将此 csv 文件转换为嵌套 JSON 格式，如下所示：

[{\"a\": 1,
\"Purchase\" : {
              \"b\": 2,
              \"c\": 3
              \"d\": 4},
\"Sales\": {
           \"d\": 4,
           \"e\": 5}},
{\"a\": 9,
\"Purchase\" : {
              \"b\": 8,
              \"c\": 7},
\"Sales\": {
           \"d\": 6,
           \"e\": 5}}]

我怎样才能进行这种转变？我似乎无法弄清楚如何在 Python 中进行这种转换。请记住，这只是示例表，我的真实表具有多列和数千行，因此手动操作并不经济。

直到现在我已经尝试过这段代码：

with open(\"new_data.csv\") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for r in reader:
        r[\"purchase\"] = {\"b\": r[\'b\'],
                        \"c\": r[\'c\'],
                        }

在这里，我尝试添加所需字典的另一个键值对，但未成功。我也会用Sales 做同样的事情，但这只是示例。

感谢您分享您的问题。您还可以分享到目前为止您尝试过的内容吗？

标签： python json python-3.x csv

【解决方案1】：

一种简单的方法是添加更多列；然后在 pandas 中使用to_json 方法：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')
df['Purchase'] = df[['b','c','d']].to_dict('records')
df['Sales'] = df[['d','e']].to_dict('records')
out = df[['a', 'Purchase', 'Sales']].to_json(orient='records', indent=4)

输出：

[
    {
        "a":1,
        "Purchase":{
            "b":2,
            "c":3,
            "d":4
        },
        "Sales":{
            "d":4,
            "e":5
        }
    },
    {
        "a":9,
        "Purchase":{
            "b":8,
            "c":7,
            "d":6
        },
        "Sales":{
            "d":6,
            "e":5
        }
    }
]

【讨论】：

【解决方案2】：

您不需要任何库，只需指定正确的方言，例如对于制表符分隔：

import csv
import json


with open("tmp4.csv", "r") as f:
    result = [
        {
            "a": row["a"],
            "Purchase": {
                "b": row["b"],
                "c": row["c"],
            },
            "Sales": {
                "d": row["d"],
                "e": row["e"],
            },
        }
        for row in csv.DictReader(f, dialect='excel-tab')
    ]
assert (
    json.dumps(result)
    == '[{"a": "1", "Purchase": {"b": "2", "c": "3"}, "Sales": {"d": "4", "e": "5"}}, {"a": "9", "Purchase": {"b": "8", "c": "7"}, "Sales": {"d": "6", "e": "5"}}]'
)

【讨论】：

【解决方案3】：

当您执行r["purchase"] = {"b": ...} 时，您将字典分配回每行对象r，该对象在循环结束时被丢弃。相反，为每条记录创建一个新字典并将其附加到列表中。喜欢：

result = []
with open("new_data.csv") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for r in reader:
        result.append({
            "a": r["a"],
            "Purchase" : {
                "b": r["b"],
                "c": r["c"],
                "d": r["d"],
            },
            "Sales": {
                "d": r["d"],
                "e": r["e"],
            },
        })

并使用列表理解来创建result：

with open("new_data.csv") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    result = [{
        "a": r["a"],
        "Purchase" : {
            "b": r["b"],
            "c": r["c"],
            "d": r["d"],
        },
        "Sales": {
            "d": r["d"],
            "e": r["e"],
        },
    } for r in reader]

【讨论】：

【解决方案4】：

从这条线 df['Purchase'] = df[['b','c','d']].to_dict('records') df['Sales'] = df[['d','e']].to_dict('records') out = df[['a', 'Purchase', 'Sales']].to_json(orient='records', indent=4), 我们如何在json中创建一个数组

目前，此代码生成 json 结构，如购买：{'b', 'c', 'd'} 销售：{'d', 'e'} 如果我想要像这样的输出 "Purchase":[{"b":1,"c":{"test":"abc"}, "d":{"testing":"def"}}]，那么我应该对上面的代码？？好心提醒

【讨论】：