JSON转CSV: Python/Pandas一键转换数据格式

手把手教你用Python把JSON数据转成CSV表格

搞数据处理的兄弟们都懂，JSON和CSV就像麻辣烫和清汤锅——各有各的吃法。今天咱们不扯虚的，直接上硬菜：怎么用Python的Pandas库把JSON文件一键转成CSV。别急，这里头有几个坑得先给你提个醒。

为啥要用代理IP搞数据转换？

举个栗子，当你从不同网站扒数据的时候（比方说电商比价、舆情监控），用自家IP猛刷很容易触发反爬机制。这时候ipipgo的动态住宅代理就派上用场了，它能帮你：

四步搞定格式转换

第一步：装好装备
在终端里敲这个（记得先激活虚拟环境）：

pip install pandas requests

第二步：读取JSON文件
假设咱们有个订单数据的json文件：

import pandas as pd
data = pd.read_json('orders.json', encoding='gbk')   中文乱码杀手

第三步：处理嵌套结构
遇到这种难啃的骨头：

{
  "user": "老张",
  "items": [
    {"name":"键盘", "price":299},
    {"name":"鼠标", "price":199}
  ]
}

用这个骚操作展开嵌套：

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

第四步：存为CSV
最后来个完美收尾：

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

实战技巧大放送

1. 处理大文件要当心：超过100M的json文件，建议用ipipgo的独享带宽代理分段下载，别把自家网卡爆了
2. 日期格式要统一：在read_json里加上convert_dates=[‘create_time’]参数
3. 异常处理不能少：用try…except包住关键步骤，避免脚本中途崩掉

常见问题QA

Q：转换后中文乱码咋整？
A：在to_csv里加encoding=’utf_8_sig’参数，亲测有效

Q：json里有多个嵌套层级怎么办？
A：用json_normalize的meta参数层层扒开，比如meta=[‘user’,[‘location’,’city’]]

Q：需要定时自动转换怎么办？
A：搭配ipipgo的API代理写个定时任务，记得设置重试机制和代理IP自动更换

为啥推荐ipipgo？

最近帮朋友公司做数据迁移，每天要处理50G+的json日志。实测发现：
– 用普通代理转换10万条数据要26分钟
– 换ipipgo的s5代理方案后，同样数据量只要8分钟
关键是他们家的长效静态住宅IP，在做数据同步时能保持稳定连接，不会转换到一半掉线。

下次遇到json转csv的需求，别愣着了。先把Pandas装上，再整个ipipgo的代理服务，保证你数据处理效率直接起飞。有啥不明白的，评论区见！