JSON vers CSV : Conversion de format de données en un clic par Python/Pandas

Pratique de Python pour convertir des données JSON en tableau CSV

Les confrères engagés dans le traitement des données savent que JSON et CSV sont comme une marmite de soupe épicée et claire - chacun a sa propre façon de manger. Aujourd'hui, nous ne parlons pas de faux, mais directement de la nourriture dure : comment utiliser la bibliothèque Pandas de Python pour transformer des fichiers JSON en fichiers CSV à l'aide d'une seule clé. Ne vous inquiétez pas, il y a quelques pièges dans la tête ici pour vous donner un avertissement.

Pourquoi avez-vous besoin d'une IP proxy pour la conversion des données ?

Par exemple, lorsque vous recueillez des données provenant de différents sites web (par exemple, comparaison de prix de commerce électronique, suivi d'opinion), il est facile de déclencher le mécanisme anti-escalade en frôlant votre propre IP. À ce moment-làProxy résidentiel dynamique pour ipipgoIl est utile, il vous aide :

Quatre étapes pour la conversion de format

Étape 1 : Chargement du matériel
Tapez ceci dans le terminal (n'oubliez pas d'activer d'abord l'environnement virtuel) :

pip install pandas requests

Étape 2 : Lire le fichier JSON
Supposons que nous ayons un fichier json de données de commande :

import pandas as pd
data = pd.read_json('orders.json', encoding='gbk') Chinese Mess Killer

Étape 3 : Traitement des structures imbriquées
Ce n'est pas une mince affaire :

{
  "utilisateur" : "Laozhang",
  "items" : [
    {"name" : "keyboard", "price":299}, {"name" : "mouse", "price":199}, {"user" : "Lao Zhang", "items" : [
    {"name" : "mouse", "price":199}
  ]
}

Développez l'imbrication avec cette opération de tarte :

from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(data, 'items', ['user'])

Étape 4 : Enregistrer au format CSV
Une finition parfaite :

df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')

Conseils pratiques et astuces

1. Attention à la manipulation de fichiers volumineux: Pour les fichiers json de plus de 100M, il est recommandé d'utiliser l'optionProxy exclusif de bande passante pour ipipgoSegmentez vos téléchargements pour ne pas faire exploser votre propre carte réseau.
2. Harmonisation du format des dates: ajout du paramètre convert_dates=['create_time'] à read_json
3. La gestion des exceptions ne doit pas être sous-estiméeLes étapes clés sont enveloppées dans try... sauf pour éviter que les scripts ne se bloquent au milieu du processus.

Foire aux questions QA

Q : Que dois-je faire si le chinois est désordonné après la conversion ?
A : ajouter le paramètre encoding='utf_8_sig' à to_csv, ça marche !

Q : Qu'en est-il des hiérarchies multiples imbriquées dans un fichier json ?
R : Utilisez le paramètre meta de json_normalize pour distinguer les couches, par exemple meta=['user',['location','city ']]

Q : Que se passe-t-il si je dois passer automatiquement d'un mode à l'autre à intervalles réguliers ?
A : CorrespondanceProxy d'API pour ipipgoRédigez une tâche chronométrée, n'oubliez pas de définir le mécanisme de réessai et le changement automatique de l'adresse IP du proxy.

Pourquoi recommandez-vous ipipgo ?

J'ai récemment aidé l'entreprise d'un ami à effectuer une migration de données, chaque jour pour traiter 50G + json logs. Le test réel a trouvé :
- Il faut 26 minutes pour convertir 100 000 données avec un proxy normal.
- changerLa solution proxy s5 d'ipipgoEnsuite, la même quantité de données peut être obtenue en seulement 8 minutes.
La clé, c'est leur maisonIP résidentielle statique de longue duréeIl peut maintenir une connexion stable lors de la synchronisation des données et ne s'interrompt pas à mi-chemin de la conversion.

La prochaine fois que vous aurez besoin de convertir un fichier json en fichier csv, ne vous arrêtez pas. Chargez d'abord Pandas, puis l'ensemble de la base de donnéesServices proxy pour ipipgoLe système de gestion des données de la Commission européenne vous permet d'améliorer l'efficacité de votre traitement des données dès le début de votre activité. Rendez-vous dans la section des commentaires si vous ne comprenez pas quelque chose !