数组的多个对象在 CSV 文件中创建不同的列答案

【问题标题】：multiple object of an array creates different columns in the CSV file数组的多个对象在 CSV 文件中创建不同的列
【发布时间】：2022-11-17 20:16:36
【问题描述】：

这是我的 JSON 示例。当我将 JSON 转换为 CSV 文件时，它会为 reviews 数组的每个对象创建不同的列。列名称类似于 - serial name.0 rating.0 _id.0 name.1 rating.1 _id.1。我如何转换为 CSV 文件，其中只有 serial、name、rating、_id 将是列名称，并且评论的每个对象都将放在不同的行中？

[{
    "serial":  "63708940a8d291c502be815f",
    "reviews": [
      {
        "name": "shadman",
        "rating": 4,
        "_id":"6373d4eb50cff661989f3d83"      
      },
      {
        "name": "niloy1",
        "rating": 3,
        "_id": "6373d59450cff661989f3db8"    
      }, 
    ],
  }]

我正在尝试将 CSV 文件用于熊猫。如果不可能，有没有办法在 python 中使用 pandas 包来解决问题？

【问题讨论】：

标签： json pandas mongodb csv export-to-csv

【解决方案1】：

我建议您仅将 pandas 用于 CSV 导出，并通过首先展平数据结构来处理 json 数据，以便随后可以轻松地将结果加载到 Pandas DataFrame 中。

尝试：

data_json = """
[{
    "serial":  "63708940a8d291c502be815f",
    "reviews": [
      {
        "name": "shadman",
        "rating": 4,
        "_id":"6373d4eb50cff661989f3d83"      
      },
      {
        "name": "niloy1",
        "rating": 3,
        "_id": "6373d59450cff661989f3db8"    
      }, 
    ],
 }]"""

data_python = eval(data_json)

from collections import defaultdict
from pprint import pprint
import pandas as pd

dct_flat = defaultdict(list)
for dct in data_python:
    for dct_reviews in dct["reviews"]:
        dct_flat['serial'].append(dct['serial']) 
        for key, value in dct_reviews.items():
            dct_flat[key].append(value)

#pprint(data_python)
#pprint(dct_flat)
df = pd.DataFrame(dct_flat)
print(df)

这使：

                     serial     name  rating                       _id
0  63708940a8d291c502be815f  shadman       4  6373d4eb50cff661989f3d83
1  63708940a8d291c502be815f   niloy1       3  6373d59450cff661989f3db8

请注意，您在问题中提供的 json 无法从文件加载到 Python 中，因为它不是有效的 json 代码。请参阅下面的更正 json 数据：

valid_json_data='''
[{
    "serial":  "63708940a8d291c502be815f",
    "reviews": [
      {
        "name": "shadman",
        "rating": 4,
        "_id":"6373d4eb50cff661989f3d83"      
      },
      {
        "name": "niloy1",
        "rating": 3,
        "_id": "6373d59450cff661989f3db8"    
      } 
    ]
}]
'''

以及从 json 文件加载此数据的代码：

import json
json_file = "data.json"
with open(json_file) as f:
    data_json = f.read()
    data_python = json.loads(data_json)

【讨论】：