读取 JSON 文件并使用 python pandas 转换为 CSV

Question

我有这个 json 文件，我想使用 pandas 将其转换为 CSV

  {
        "partes": [
            {
                "processo": "1001824-89.2019.8.26.0493",
                "tipo": "Reqte: ",
                "nome": "Sérgio Izaias Massaranduba  Advogada: Mariana Pretel E Pretel      ",
                "cnpj_cpf": "Não encontrado",
                "oab": "Não encontrado"
            },
            {
                "processo": "1001824-89.2019.8.26.0493",
                "tipo": "Reqda: ",
                "nome": "CLARO S/A   ",
                "cnpj_cpf": "Não encontrado",
                "oab": "Não encontrado"
            }
        ],
        "movimentacoes": [
            {
                "processo": "1001824-89.2019.8.26.0493",
                "data": "28/10/2019",
                "tem_anexo": "",
                "movimentacao": " Distribuído Livremente (por Sorteio) (movimentação exclusiva do distribuidor)  "
            }
        ]
    }

当我使用以下函数read_json时， 他将这些错误之一返回给我ValueError: arrays must all be same length

aqui está meu código：

import pandas as pd
import json
import os

os.chdir('C:\\Users\\Suporte\\Desktop\\AUT\\autonomation')


df = pd.read_json('file.json')

df_ = df.to_csv('file.csv', sep=';',index=False)

我不知道他为什么不能读取文件

Answer 1

• 请记住，pandas 是关于具有重复列标题的数据表。
• 此处显示的 JSON 整体上与表格数据不对应。
• 此 JSON 需要通过单独的键读取
• 或者，partes 和 movimentacoes 的长度必须相同。
  • partesvalue 的长度为 2，而movimentacoes 的长度为 1。
• 给定以下数据，在名为test1.json 的文件中

数据：

{
    "partes": [{
            "processo": "1001824-89.2019.8.26.0493",
            "tipo": "Reqte: ",
            "nome": "Sérgio Izaias Massaranduba  Advogada: Mariana Pretel E Pretel      ",
            "cnpj_cpf": "Não encontrado",
            "oab": "Não encontrado"
        }, {
            "processo": "1001824-89.2019.8.26.0493",
            "tipo": "Reqda: ",
            "nome": "CLARO S/A   ",
            "cnpj_cpf": "Não encontrado",
            "oab": "Não encontrado"
        }
    ],
    "movimentacoes": [{
            "processo": "1001824-89.2019.8.26.0493",
            "data": "28/10/2019",
            "tem_anexo": "",
            "movimentacao": " Distribuído Livremente (por Sorteio) (movimentação exclusiva do distribuidor)  "
        }
    ]
}

代码：

from pathlib import Path
import pandas as pd
import json

# path to file
p = Path(r'c:\some_path_to_data\test1.json')

# read the JSON file in
with p.open('r') as f:
    data = json.loads(f.read())

# create the dataframe
df_partes = pd.DataFrame.from_dict(data['partes'])
print(df_partes)

                  processo     tipo                                                                  nome         cnpj_cpf              oab
 1001824-89.2019.8.26.0493  Reqte:   Sérgio Izaias Massaranduba  Advogada: Mariana Pretel E Pretel        Não encontrado  Não encontrado
 1001824-89.2019.8.26.0493  Reqda:                                                           CLARO S/A     Não encontrado  Não encontrado

df_movimentacoes = pd.DataFrame.from_dict(data['movimentacoes'])
print(df_movimentacoes)

                  processo        data tem_anexo                                                                         movimentacao
 1001824-89.2019.8.26.0493  28/10/2019             Distribuído Livremente (por Sorteio) (movimentação exclusiva do distribuidor)

# save to csv
df_partes.to_csv('partes.csv', index=False)
df_movimentacoes('moviementacoes.csv', index=False)

• 如果 JSON 有很多键，请考虑按如下方式制作数据帧字典：

df_dict = {key: pd.DataFrame.from_dict(data[key]) for key in data.keys()}

# Access a specific dataframe just like a regular dictionary
df_dict['partes']

# save to csv
for key in df_dict.keys():
    df_dict[key].to_csv(f'{key}.csv', index=False)