在python中将带有子字段的Json转换为CSV

Question

我有一个带有示例 JSON 输出的文件，如下所示： jsonoutput.txt 文件：

[{"fruit": "orange", "id":1, "countries": ["Portugal"], "color": "Orange"}

{"fruit": "apple", "id":2, "countries": ["Portugal"], "color": "red"}]

我需要输出 csv 作为（excel 文件）：

fruit id countries color
orange 1 Portugal Orange
apple 2  Spain     red

现在，我越来越像 水果 id 国家颜色 橙色 1 [u'葡萄牙'] 橙色 苹果 2 [u'Spain'] 红色

如何从国家/地区中删除 [] 、 u 和 '' ？

print (json.dumps(fruits)) -- 在 json 输出中给我

这是我尝试将 json 转换为 xlsx：

data= tablib.Dataset(headers=('Fruit','id','Countries','Color'))
importfile = 'jsonoutput.txt'
data.json = open(importfile. 'r').read()
data_export = data.export('xlsx')
with open('output.xlsx','wb') as f:
    f.write(data_export)
    f.close()

Answer 1

你可以使用pandas.io.json.json_normalize

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

d = [
    {"fruit": "orange", "id":1, "countries": ["Portugal"], "color": "Orange"},
    {"fruit": "apple", "id":2, "countries": ["Portugal"], "color": "red"}
]

df = pd.concat([json_normalize(d[i]) for i in range(len(d))], ignore_index=True)
df['countries'] = df['countries'].str.join(' ')

---

    fruit   id  countries   color
0   orange  1   Portugal    Orange
1   apple   2   Portugal    red

---

要将其保存为.xlsx 文件，请使用：

df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

---

编辑：

json_normalize 是将半结构化 JSON 数据标准化为平面表的函数。

我现在意识到我的代码可以简化为：

df = json_normalize(d) # no need for `pd.concat`

### Output:
#   fruit   id  countries   color
# 0 orange  1   ['Portugal']    Orange
# 1 apple   2   ['Portugal']    red

为了从countries 列中删除[]，我使用了pandas.Series.str.join，即pandas'相当于Python 的str.join。

这是必需的，因为最初countries 列是一个包含元素的列表

df['countries'] = df['countries'].str.join(' ')

一旦您加入项目，countries 列将不再是列表：

    fruit   id  countries   color
0   orange  1   Portugal    Orange
1   apple   2   Portugal    red