Как конвертировать JSON в CSV в Python - PullRequest
0 голосов
/ 02 января 2019

Ниже приведен мой json-файл для ввода

{"userID": "679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942", "Is salary credited before 5th": "Yes", "Avg Salary of last 3 months": 15453.33, "Avg Salary of last 6 months": 15290.5, "Avg Balance before salary of last 3 months": 113.15, "Avg Balance before salary of last 6 months": 105.22}

Код

    with open('/Users/vrindabv/Documents/PycharmProjects/BankStatementEngine/test.json', "r") as f:
        BankData = json.loads(f.read())
    x = json.loads(json.dumps(BankData))
    f = csv.writer(open("/Users/vrindabv/Documents/PycharmProjects/BankStatementEngine/test.csv", "w"))
    f.writerow(["userID", "Is salary credited before 5th", "Avg Salary of last 3 months", "Avg Salary of last 6 months", "Avg Balance before salary of last 3 months", "Avg Balance before salary of last 6 months"])

    for y in x:
        f.writerow([x["userID"], x["Is salary credited before 5th"],
                    x["Avg Salary of last 3 months"],
                    x["Avg Salary of last 6 months"],
                    x["Avg Balance before salary of last 3 months"],
                    x["Avg Balance before salary of last 6 months"]])

выход

userID,Is salary credited before 5th,Avg Salary of last 3 months,Avg Salary of last 6 months,Avg Balance before salary of last 3 months,Avg Balance before salary of last 6 months
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22
679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942,Yes,15453.33,15290.5,113.15,105.22

Итак, здесь я получил свой ответ, но вместо того, чтобы напечатать его один раз, он печатает 7 раз .. Как мне это исправить.

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 02 января 2019

Вы также можете использовать панды для обработки данных,

dct = {"userID": "679d3bad-155e-4b39-9ff7-7d564f408942", "Is salary credited before 5th": "Yes", "Avg Salary of last 3 months": 15453.33,
       "Avg Salary of last 6 months": 15290.5, "Avg Balance before salary of last 3 months": 113.15, "Avg Balance before salary of last 6 months": 105.22}

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_records(dct, index=[0])

df.to_csv('outputfile.csv')
0 голосов
/ 02 января 2019

Вы можете сделать это: прочитайте свой JSON и запишите CSV-файл с импортом json и csv модулей

import json, csv
from collections import OrderedDict #To maintain key value pair order
_json=json.loads(open('data.json', 'r').read(), object_pairs_hook=OrderedDict) 
out=open('converted.csv', 'w')
writer = csv.writer(out)               #create a csv.write
writer.writerow(_json[0].keys())      # header row
for row in _json:
    writer.writerow(row.values())
0 голосов
/ 02 января 2019

BankData - это диктовка, которую вам не нужно повторять.Вы можете напрямую получить доступ к значениям, используя клавишу.

Пример:

import csv
import json

with open('/Users/vrindabv/Documents/PycharmProjects/BankStatementEngine/test.json') as infile:
    BankData = json.loads(infile.read())

with open("/Users/vrindabv/Documents/PycharmProjects/BankStatementEngine/test.csv", "w") as outfile:
    f = csv.writer(outfile)
    f.writerow(["userID", "Is salary credited before 5th", "Avg Salary of last 3 months", "Avg Salary of last 6 months", "Avg Balance before salary of last 3 months", "Avg Balance before salary of last 6 months"])
    f.writerow([BankData["userID"], BankData["Is salary credited before 5th"],
                BankData["Avg Salary of last 3 months"],
                BankData["Avg Salary of last 6 months"],
                BankData["Avg Balance before salary of last 3 months"],
                BankData["Avg Balance before salary of last 6 months"]])
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...