Python中的.JSON文件转换和CSV操作问题
Python中的.JSON文件转换和CSV操作问题
提问于 2021-02-21 10:38:22
很抱歉这么长的邮筒！我是个不识字的人，所以请容忍我：
我正在做一个项目，使用提取的Fitbit静息心率数据来比较一系列年份之间的心率值。fitbit数据导出为一个.json文件，我正试图将该文件转换为.csv以进行进一步分析。我从github中提取了一个脚本，该脚本将.json文件转换为..csv格式的文件，但是当输入静止的心率数据时，我遇到了一些麻烦。
来自 .json:的示例行
[{
"dateTime" : "09/30/16 00:00:00",
"value" : {
"date" : "09/30/16",
"value" : 76.83736383927637,
"error" : 2.737363838373737
}将嵌套框架转换为列的代码节：
# reading json into dataframes
resting_hr_df = get_json_to_df(file_list=resting_hr_file_list).reset_index()
# Heart rate contains a sub json that are explicitly converted into column
resting_hr_df['date'] = resting_hr_df['value'].transform(lambda x: make_new_df_value(x, 'date'))
resting_hr_df['value'] = resting_hr_df['value'].transform(lambda x: make_new_df_value(x, 'value'))
resting_hr_df['error'] = resting_hr_df['value'].transform(lambda x: make_new_df_value(x, 'error'))
resting_hr_df = resting_hr_df.drop(['value', 'index'], axis=1)有两个名为'value‘的变量，我认为这是造成问题的原因。
当使用熊猫中的transform函数为嵌套的dataframe键分配变量名时，第二个“value”值将存储为.csv文件中的0。我应该如何存储这些值？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-02-21 10:53:57
问题是，这是一个嵌套的json文件。解决方案是用json加载json文件，然后用json_normalize加载到大熊猫中。
import json
import pandas as pd
with open('filename.json') as data_file:
data = json.load(data_file)
resting_hr_df = pd.json_normalize(data)
resting_hr_df输出resting_hr_df
| | dateTime | value.date | value.value | value.error |
|---:|:------------------|:-------------|--------------:|--------------:|
| 0 | 09/30/16 00:00:00 | 09/30/16 | 76.8374 | 2.73736 |Stack Overflow用户
发布于 2021-02-21 10:50:10
您可以使用默认的熊猫函数(如read_json )轻松地解决此方法。
df = pd.read_json('abc.json', orient='index')
data = df.to_csv(index=False)
print(data)通过将json文件转换为csv文件可以很容易地解决这个问题。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66305759
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