JSON a CSV Python

“La notación del objeto JSON o JavaScript es un formato de intercambio de datos que es ampliamente adoptado por muchas aplicaciones. Si está trabajando con servidores, eventualmente se encontrará con JSON.

Los valores separados por CSV o coma es un formato de archivo que se utiliza para almacenar datos tabulares como una hoja de Excel. Sin embargo, en lugar de cajas, utiliza una coma para separar varios valores y registros. Es común cuando se exporta una gran colección de texto que es compatible en todos los sistemas.

Aunque pueden parecer diferentes, JSON y CSV comparten algunas características comunes en las que no entraremos en este momento.

Sin embargo, puede encontrarse en una situación en la que necesita exportar sus datos JSON en un archivo CSV.

En este tutorial, aprenderemos cómo hacer exactamente eso usando Python y varios módulos incorporados."

Empecemos.

Método 1: Uso de PANDAS TO_CSV () FUNCIÓN

Uno de los métodos más comunes para convertir un objeto JSON en un formato CSV es la función pandas to_csv ().

Antes de comenzar, preparemos nuestros datos JSON. En nuestro ejemplo, vamos a usar un archivo JSON como se muestra a continuación:

[

"ID": 1,
"First_Name": "Jada",
"Last_Name": "Deport",
"Correo electrónico": "[email protected] Unido",
"género femenino",
"ip_address": "68.40.159.153 "
,

"ID": 2,
"First_Name": "Vallie",
"Last_Name": "Skitt",
"Correo electrónico": "[email protected] nosotros",
"género femenino",
"ip_address": "155.192.158.152 "
,

"ID": 3,
"First_Name": "Chico",
"Last_Name": "Batter",
"correo electrónico": "[email protected] ",
"Género": "Bigender",
"ip_address": "105.168.162.19 "
,

"ID": 4,
"First_Name": "Sari",
"Last_Name": "Wilkison",
"correo electrónico": "[email protected] ",
"género femenino",
"ip_address": "227.193.140.31 "
,

"ID": 5,
"First_Name": "Onofredo",
"Last_Name": "Hannam",
"Correo electrónico": "[email protected] ",
"género masculino",
"ip_address": "84.54.102.193 "

]

No dude en usar sus datos JSON preferidos. Una vez que tenemos nuestros datos, podemos leerlo y exportarlos a CSV, como se muestra en el código a continuación:

importar pandas como PD
importar json
con Open ('net_info.json ',' r ') como f:
datos = JSON.Carga (f)
DF = PD.json_normalize (datos)
df.to_csv ('net_info.CSV ')

En la técnica anterior, comenzamos importando los módulos pandas y json. Luego leemos el archivo JSON y lo almacenamos como objeto JSON usando el JSON.función de carga ().

Luego pasamos el objeto JSON a la función JSON_NUNMALSAY (), que crea un marco de datos PANDAS.

A partir de ahí, llamamos a la función TO_CSV () y proporcionamos el nombre de archivo. Esto guarda los datos en formato CSV al archivo especificado.

Los datos resultantes son los que se muestran a continuación:

,ID, First_Name, Last_Name, Correo electrónico, género, ip_address
0,1, Jada, Deport, [email protected] Unido, mujer, 68.40.159.153
1,2, Vallie, Skitt, [email protected], mujer, 155.192.158.152
2,3, niño, masa, [email protected], bigender, 105.168.162.19
3,4, Sari, Wilkison, [email protected], mujer, 227.193.140.31
4,5, Onofredo, Hannam, [email protected], hombre, 84.54.102.193

Este es uno de los mejores métodos para convertir los datos JSON en CSV. Esto se debe a que la capacidad de los pandas para manejar grandes cantidades de datos es eficiente para conjuntos de datos grandes.

Método 2: Uso del módulo CSV de Python

También podemos usar el módulo CSV de Python para convertir un objeto JSON en datos CSV. Considere el ejemplo a continuación:

Importar CSV
importar json
con Open ('net_info.json ',' r ') como f:
json_obj = json.Carga (f)
con Open ('net_info.csv ',' w ') como f:
WR = CSV.DictWriter (F, FieldNames = JSON_OBJ [0].llaves())
WR.WriteHeader ()
WR.Writerows (json_obj)

El método anterior es muy sencillo. Comenzamos importando los módulos CSV y JSON.

A continuación, usamos la función abierta para leer el archivo JSON y guardarlo en un objeto JSON.

En el siguiente paso, utilizamos la función abierta para escribir en un archivo CSV. Python creará este archivo si no existe. Usando la función DictWriter desde el módulo CSV, creamos un objeto que podemos usar para escribir los datos en el archivo. En este caso, el nombre de campo se refiere a las claves que utilizan la función Escritura () para escribir los datos.

Ejecutar el código anterior debe crear el formato CSV del objeto JSON como se muestra:

ID, First_Name, Last_Name, Correo electrónico, género, ip_address
1, Jada, Deport, [email protected] Unido, mujer, 68.40.159.153
2, Vallie, Skitt, [email protected], mujer, 155.192.158.152
3, chico, masa, [email protected], bigender, 105.168.162.19
4, Sari, Wilkison, [email protected], mujer, 227.193.140.31
5, Onofredo, Hannam, [email protected], hombre, 84.54.102.193

Conclusión

En este artículo, descubrió dos métodos principales para convertir un objeto JSON en CSV usando Pandas y el módulo CSV de Python.

Gracias por leer!!