垂直读取和写入多个字典到csv文件

Question

我有多个 json 格式 'some.json' 的字典，看起来像这些

{
  "my_dict" : {
    'key1': 'value1', 
    'key2': 'value2', 
    'key3': 'value3'
  },
  "my_dict2" : {
    'key8': 'value8', 
    'key9': 'value9', 
    'key10': 'value10'
  }
}

键和值都是字符串。我想将其垂直导出为csv 格式，然后将其读回json 文件。例如，当我以 csv 格式将项目添加到 my_dict 时，它也会添加到 json 文件中。

需要的输出

my_dict
key1,value1
key2,value2
key3,value3
my_dict2
key8,value8
key9,value9
key10,value10

到目前为止我得到了一个解决方案，但问题是，字典的名称没有写在 csv 文件上，所以无法读回 json 文件

import pandas as pd

with open('some.json') as f_input:
    df = pd.read_json(f_input)

df = df.bfill(axis='columns')
df.iloc[:, 0].to_csv('some.csv', encoding='utf-8', header=False)

Answer 1

使用file.write 为字典名称创建新文件：

import json

with open('some.json') as f:    
    d = json.load(f)  

#sample
d = { "my_dict" : { 'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}, 
      "my_dict2" : { 'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}
     
with open("some1.csv", 'w') as f:
     for k, v in d.items():
         f.write(k + '\n')
         for k1, v1 in v.items():
             f.write(f"{k1},{v1}\n")

---

my_dict
key1,value1
key2,value2
key3,value3
my_dict2
key8,value8
key9,value9
key10,value10

回读：

df = pd.read_csv("some1.csv", names=['a','b']) 

m = df['b'].isna()
df['new'] = df['a'].where(m).ffill()
s = df[~m].set_index(['new','a'])['b']

d = {level: s.xs(level).to_dict() for level in s.index.levels[0]}
print (d)
{'my_dict': {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'},
 'my_dict2': {'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

编辑：

如果格式应该改变：

d = { "my_dict" : { 'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}, 
      "my_dict2" : { 'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

with open("some1.csv", 'w') as f:
     for k, v in d.items():
         for k1, v1 in v.items():
             f.write(f"{k},{k1},{v1}\n")
             
my_dict,key1,value1
my_dict,key2,value2
my_dict,key3,value3
my_dict2,key8,value8
my_dict2,key9,value9
my_dict2,key10,value10

---

s = pd.read_csv("some1.csv", names=['b'], squeeze=True)
print (s)
my_dict   key1      value1
          key2      value2
          key3      value3
my_dict2  key8      value8
          key9      value9
          key10    value10
Name: b, dtype: object


d = {level: s.xs(level).to_dict() for level in s.index.levels[0]}
print (d)
{'my_dict': {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'},
 'my_dict2': {'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

Answer 2

有点老套，但会产生你想要的输入：

[f'{col}\n{df[col].dropna().to_csv(header=False)}' for col in df.columns)]

您可以''.join(...) 然后一次性写入，或者将mode='a', 添加到to_csv 以便将输出直接附加到某个文件。

Answer 3

我修复了你的some.json 文件：

{
  "my_dict": {
    "key1": "value1", 
    "key2": "value2", 
    "key3": "value3"
  },
  "my_dict2": {
    "key8": "value8", 
    "key9": "value9", 
    "key10": "value10"
  }
}

现在您可以将 json 文件转换为 csv 文件：

pd.read_json('some.json', orient='index').stack().to_csv('some.csv', header=False)

您的some.csv 文件如下所示：

my_dict,key1,value1
my_dict,key2,value2
my_dict,key3,value3
my_dict2,key8,value8
my_dict2,key9,value9
my_dict2,key10,value10

注意：使用上述格式，您可以在需要时轻松在 Excel 中使用 csv 文件。

回滚操作：

d = pd.read_csv('some.csv', header=None, index_col=0).groupby(0, sort=False) \
      .apply(lambda x: {k: v for k, v in zip(x[1], x[2])}).to_dict()
print(d)

# Output:
{'my_dict': {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'},
 'my_dict2': {'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}