Python で JSON を CSV に効率的に変換するにはどうすればよいですか?

Python を使用した JSON から CSV への変換

JSON ファイルを CSV 形式に変換することは、データ分析およびデータ処理パイプラインにおける一般的なタスクです。 Python には、pandas などのライブラリの使用など、この変換を実行するための効率的な方法がいくつか用意されています。

今回の特定のケースでは、csv モジュールを使用して CSV ファイルに行を書き込もうとしたときにエラーが発生しました。これは、 f オブジェクトが CSV ライター オブジェクトではなく、開いているファイルであるためです。この問題を解決するには、open() 関数を使用して CSV ライター オブジェクトを作成し、それに行を書き込む必要があります。

ただし、JSON および CSV の処理にネイティブ Python モジュールを使用すると、面倒でエラーが発生する可能性があります。傾向がある。代わりに、pandas ライブラリを使用することをお勧めします。この変換プロセスは、次の 2 つのコマンドだけで簡素化されます。

1. df = pd.read_json(filepath): このコマンドは、JSON ファイルを df という名前の pandas データフレームに読み取ります。
2. df.to_csv(filepath): このコマンドは、指定された CSV ファイルにデータフレームを書き込みます。 filepath.

これは最小限の動作例です:

import pandas as pd

with open('data.json', encoding='utf-8') as inputfile:
    df = pd.read_json(inputfile)

df.to_csv('data.csv', encoding='utf-8', index=False)

このコードは、JSON ファイルを pandas データフレームに読み取り、データフレームを CSV ファイルに書き込みます。インデックス列。エンコード パラメーターにより、ファイルが特殊文字に対して適切にエンコードされるようになります。

より複雑な JSON 構造または非構造化 JSON データを処理する場合は、追加のメソッドまたはライブラリを検討する必要がある場合があります。ただし、ほとんどの一般的な JSON 変換シナリオでは、read_json() および to_csv() 関数で pandas を使用するのが、信頼性が高く効率的なアプローチです。

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