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Python實現(xiàn)讀取JSON并導(dǎo)出為表格數(shù)據(jù)格式

 更新時間:2024年03月22日 11:50:10   作者:瘋狂學(xué)習(xí)GIS  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何基于Python語言,讀取JSON格式的數(shù)據(jù),并將提取的指定內(nèi)容保存到表格文件中,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

本文介紹基于Python語言,讀取JSON格式的數(shù)據(jù),提取其中的指定內(nèi)容,并將提取到的數(shù)據(jù)保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。

JSON格式的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)信息交換過程中經(jīng)常使用,但是相對而言并不直觀;因此,有時我們希望將JSON格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Excel表格文件數(shù)據(jù);這里就介紹一下基于Python語言,將JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.csv格式與.xlsx格式數(shù)據(jù)的方法。

首先,來看一下我們的需求。我們現(xiàn)在基于Postman軟件,獲得了某一個網(wǎng)站中,以JSON格式記錄的大量數(shù)據(jù),其中部分?jǐn)?shù)據(jù)如下圖所示(這里是大量數(shù)據(jù)樣本中的1條樣本)。這里關(guān)于Postman獲取網(wǎng)站數(shù)據(jù)的方法,大家如果有需要,可以參考文章# 用Postman模擬瀏覽器的HTTP請求并獲取返回數(shù)據(jù)

我們現(xiàn)在希望實現(xiàn)的是,將上述JSON數(shù)據(jù)中的文字部分(也就是有價值的信息部分)提取出來,并保存在一個Excel表格文件中;其中,不同的就是不同的信息屬性,不同的就是不同的樣本。

明確了需求,我們就可以開始撰寫代碼。這里需要注意,在本文代碼中需要用到Pythonjson庫,關(guān)于這一個庫的配置,大家可以參考文章# Anaconda安裝Python下屬json模塊的方法。

首先,介紹將JSON格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.csv文件數(shù)據(jù)的代碼,具體如下。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 29 10:22:23 2023

@author: fkxxgis
"""

import json
import csv

with open('/Users/didi/Documents/response.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

with open('/Users/didi/Documents/Data_All.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    
    header = ["xkzh", "qymc", "gmpZsh", "cym", "shren", "shrq"]
    csvwriter.writerow(header)
    
    for row in data['rows']:
        xkzh = row['xkzh']
        qymc = row['qymc']
        gmpZsh = row['gmpZsh']
        cym = row['cym']
        shren = row['shren']
        shrq = row['shrq']
        
        csvwriter.writerow([xkzh, qymc, gmpZsh, cym, shren, shrq])

首先需要說明,上述代碼在執(zhí)行后,我打開新建的.csv格式文件,會出現(xiàn)中文字符亂碼的情況,如下圖所示。

但是用本文接下來的導(dǎo)出為.xlsx格式文件的代碼就不會有這個問題,所以我當(dāng)時沒有進一步研究亂碼出現(xiàn)的原因,就直接用了后續(xù)的代碼了。如果大家感興趣,可以對上述代碼加以進一步研究。

上述代碼的具體含義如下。首先,我們通過with open('/Users/didi/Documents/response.json', 'r') as f:,打開名為response.json的文件(也就是存儲了我們JSON格式數(shù)據(jù)的文件),并將其賦值給變量f;這里的'r'表示以只讀模式打開文件。隨后,代碼data = json.load(f)使用json.load()函數(shù)加載JSON文件中的數(shù)據(jù),并將其存儲在變量data中。

接下來,打開名為Data_All.csv的文件,并將其賦值給變量csvfile。'w'表示以寫入模式打開文件。newline=''encoding='utf-8'用于設(shè)置寫入.csv文件時的換行和編碼方式。隨后,csvwriter = csv.writer(csvfile)表示創(chuàng)建一個.csv寫入器,將數(shù)據(jù)寫入csvfile文件。

其次,我們即可定義.csv文件的表頭(列名),以列表形式存儲在header變量中;隨后,通過csvwriter.writerow(header)將表頭寫入.csv文件。

緊接著,對于data中的每一行數(shù)據(jù),執(zhí)行以下操作——xkzh = row['xkzh']就表示從當(dāng)前行的字典中提取鍵為xkzh的值,并將其賦值給變量xkzh;接下來的其他幾行也是這個意思。最后,我們將提取的數(shù)據(jù)以列表的形式寫入.csv文件的一行。

接下來,我們介紹將JSON格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.xlsx文件數(shù)據(jù)的代碼,具體如下。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 29 10:42:26 2023

@author: fkxxgis
"""

import json
from openpyxl import Workbook

with open('/Users/didi/Documents/Veterinary/response_2.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

wb = Workbook()
ws = wb.active

header = ["qymc", "tym", "gg", "spm", "pzwh", "zxbz", "pzrq", "yxq", "sxyy", "bgqk"]
ws.append(header)

for row in data['rows']:
    qymc = row['qymc']
    tym = row['tym']
    gg = row['gg']
    spm = row['spm']
    pzwh = row['pzwh']
    zxbz = row['zxbz']
    pzrq = row['pzrq']
    yxq = row['yxq']
    sxyy = row['sxyy']
    bgqk = row['bgqk']
    
    ws.append([qymc, tym, gg, spm, pzwh, zxbz, pzrq, yxq, sxyy, bgqk])

wb.save('/Users/didi/Documents/Veterinary/Result_2.xlsx')

上述代碼的含義也比較簡單。

首先,我們打開名為response_2.json的文件,并將其賦值給變量f。'r'表示以只讀模式打開文件。隨后的data = json.load(f)表示使用json.load()函數(shù)加載JSON文件中的數(shù)據(jù),并將其存儲在變量data中。

接下來,創(chuàng)建一個新的Excel工作簿,將其賦值給變量wb;隨后,獲取工作簿的活動工作表,并將其賦值給變量ws。

緊接著,我們定義Excel文件的表頭(列名),以列表形式存儲在header變量中,并將表頭寫入Excel文件的第一行。隨后,對于data中的每一行數(shù)據(jù)(假設(shè)每一行都是一個字典),執(zhí)行以下操作——從當(dāng)前行的字典中提取特定字段的值,并將它們分別賦值給對應(yīng)的變量。接下來,我們將提取的數(shù)據(jù)以列表的形式寫入Excel文件的一行。

最后,即可將Excel工作簿保存為名為Result_2.xlsx的文件。

運行上述代碼,我們即可在Result_2.xlsx文件中看到提取到的數(shù)據(jù),其中每一行就是一個樣本,每一列表示一種屬性,且沒有出現(xiàn)亂碼的情況。如下圖所示。

至此,大功告成。

到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)讀取JSON并導(dǎo)出為表格數(shù)據(jù)格式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取JSON內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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