尝试在 YoutubeAnalytics Api 中使用 Pandas 解析 JSON 并将其转换为 CSV答案

【问题标题】：Trying to Parse JSON using Pandas in the YoutubeAnalytics Api and Convert it CSV尝试在 YoutubeAnalytics Api 中使用 Pandas 解析 JSON 并将其转换为 CSV
【发布时间】：2021-01-28 08:26:59
【问题描述】：

我正在尝试使用 Youtube 分析和报告 API 从此处Google Reference 下载我的 youtube 数据。我正在使用来自谷歌的 Python 代码来下载这个工作正常的数据。数据以JSON格式检索如下图。

rawdata.json -

{
  "kind": "youtubeAnalytics#resultTable",
  "columnHeaders": [
    {
      "name": "day",
      "columnType": "DIMENSION",
      "dataType": "STRING"
    },
    {
      "name": "views",
      "columnType": "METRIC",
      "dataType": "INTEGER"
    },
    {
      "name": "estimatedMinutesWatched",
      "columnType": "METRIC",
      "dataType": "INTEGER"
    },
    {
      "name": "averageViewDuration",
      "columnType": "METRIC",
      "dataType": "INTEGER"
    },
    {
      "name": "averageViewPercentage",
      "columnType": "METRIC",
      "dataType": "FLOAT"
    },
    {
      "name": "subscribersGained",
      "columnType": "METRIC",
      "dataType": "INTEGER"
    }
  ],
  "rows": [
    [
      "2020-10-01",
      445,
      1068,
      144,
      38.78,
      3
    ],
    [
      "2020-10-02",
      406,
      905,
      133,
      34.94,
      2
    ],
    [
      "2020-10-03",
      466,
      1042,
      134,
      34.77,
      6
    ],
    [
      "2020-10-04",
      427,
      1006,
      141,
      36.48,
      3
    ],
    [
      "2020-10-05",
      379,
      964,
      152,
      39.48,
      2
    ]
  ]
}

我正在尝试将此 JSON 转换为 CSV 格式，但到目前为止没有运气。

这是我用来规范化和创建数据框但没有运气的 python 代码。

import json
import pandas as pd
from pandas import json_normalize 

with open('rawdata.json') as json_file:
    data = json.load(json_file)
    #print (data)

df = json_normalize(data['rows'])
print(df)

我正在尝试以这种格式获得最终输出。

非常感谢任何帮助或指导。

编辑：Suraj S 的回答。这对我有用。

import json
import pandas as pd
from pandas import json_normalize 

with open('rawdata.json') as json_file:
    data = json.load(json_file)
    #print (data)

df = pd.DataFrame(data['rows'],columns=['day','views','comments','likes','dislikes','estimatedMinutesWatched','averageViewDuration','subscribersGained'])

print(df)

【问题讨论】：

标签： python json pandas dataframe

【解决方案1】：

看起来你想使用pd.read_json(___, orient='split')。

您必须将输入组织到一个包含三个元素的字典中，并以列表作为其值：“列”、“索引”和“数据”。你应该写一行来准备这些数据：

对于“列”，只需将“名称”放入其自己的列表中。对于“数据”，您无需更改任何我认为不需要的内容，只需确保将该列表重命名为“数据”即可。

您可以使用一些垃圾“第 1 行”、“第 2 行”...元素作为“索引”，但对您来说最重要的是“列”和“数据”。

您可以更深入地查看here。

【讨论】：

【解决方案2】：

pd.DataFrame(json_file['rows'])

如果需要，您可以根据需要添加列名

 pd.DataFrame(json_file['rows'],columns=[a,b,c,...])

【讨论】：

太棒了！那是为我做的。