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这篇文章主要介绍了使用python把json文件转换为csv文件，帮助大家更好的利用python处理数据，感兴趣的朋友可以了解下
了解json整体格式
这里有一段json格式的文件，存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分)：global_temperature.json
{ "description": { "title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December", "units": "Degrees Celsius", "base_period": "1901-2000" }, "data": { "1880": "-0.1247", "1881": "-0.0707", "1882": "-0.0710", "1883": "-0.1481", "1884": "-0.2099", "1885": "-0.2220", "1886": "-0.2101", "1887": "-0.2559" } }
通过python读取后可以看到其实json就是dict类型的数据，description和data字段就是key
由于json存在层层嵌套的关系，示例里面的data其实也是dict类型，那么年份就是key，温度就是value
转换格式
现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里
提取key和value
这里我把它们转换分别转换成int和float类型，如果不做处理默认是str类型
year_str_lst = json_data['data'].keys() year_int_lst = [int(year_str) for year_str in year_str_lst] temperature_str_lst = json_data['data'].values() temperature_int_lst = [float(temperature_str) for temperature_str in temperature_str_lst] print(year_int) print(temperatur<i style="color:transparent">来源gaodai$ma#com搞$$代**码)网</i>e_int_lst)
使用pandas写入csv
import pandas as pd # 构建 dataframe year_series = pd.Series(year_int_lst,name='year') temperature_series = pd.Series(temperature_int_lst,name='temperature') result_dataframe = pd.concat([year_series,temperature_series],axis=1) result_dataframe.to_csv('./files/global_temperature.csv', index = None)
axis=1，是横向拼接，若axis=0则是竖向拼接
最终效果
注意
如果在调用to_csv()方法时不加上index = None，则会默认在csv文件里加上一列索引，这是我们不希望看见的
以上就是使用python把json文件转换为csv文件的详细内容，更多关于python json文件转换为csv文件的资料请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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转载请注明原文链接：使用python把json文件转换为csv文件
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