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Python解析json数据并保存为csv文件

Python解析json数据并保存为csv文件

Python解析json数据并保存为csv文件

首先导入两个包:

import json
import pandas as pd
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打开json 文件并读取:

with open('2.json', encoding='utf-8') as f:
    line = f.readline()
    d = json.loads(line)
    f.close()
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读取的json数据会以字典的形势保存,按照字典的读取方式获取自己想要的数据:

datas_x = []
datas_y = []

for dss in d:
    datas_x.append(float(dss["pos"]["x"]))
    datas_y.append(float(dss["pos"]["z"]))
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将数据保存到列表中,然后创建pandas的DataFrame,DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构。

path_x = pd.Series(datas_x)
path_y = pd.Series(datas_y)

path_df = pd.DataFrame()
path_df['pathx'] = path_x
path_df['pathy'] = path_y
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最后将数据保存到csv中。

filepath = "E:\\python\\python\\2021\\202104\\0409\\path_data.csv"
path_df.to_csv(filepath, index=False, header=False)
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完整代码:

import json
import pandas as pd

filepath = "E:\\python\\python\\2021\\202104\\0409\\path_data.csv"

with open('2.json', encoding='utf-8') as f:
    line = f.readline()
    d = json.loads(line)
    f.close()

datas_x = []
datas_y = []

for dss in d:
    datas_x.append(float(dss["pos"]["x"]))
    datas_y.append(float(dss["pos"]["z"]))

path_x = pd.Series(datas_x)
path_y = pd.Series(datas_y)

path_df = pd.DataFrame()
path_df['pathx'] = path_x
path_df['pathy'] = path_y

path_df.to_csv(filepath, index=False, header=False)
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