Покроковий посібник від експертів

Автор

Перетворення JSON у CSV: Детальний посібник з Python

Уявіть ситуацію: перед вами список із 20 імен та відповідних номерів телефонів, записаних у звичайному текстовому документі. Хоч і не ідеально, але ви можете їх розібрати. А тепер уявіть, що цей список розрісся до 200 імен, і до кожного з них додані серійні номери, адреси та номери телефонів. Все це представлено у вигляді неструктурованого тексту. Чи не виглядає це занадто заплутано?

Чи не здавалося б вам зручнішим, якби ці дані були представлені у більш структурованому вигляді? Саме так! Тому фахівці з аналізу даних використовують форматовані дані для своєї роботи. Два найпоширеніші формати для зберігання та обробки даних – це JSON та CSV.

JSON – це легкий формат файлів, який чудово підходить для обміну даними між різними програмами та серверами. Дані в JSON зберігаються у вигляді пар “ключ-значення”.

CSV, з іншого боку, являє собою текстовий файл, де значення розділені комами, що робить його придатним для зберігання великих обсягів даних. Хоча це і текстовий формат, дані в CSV часто подаються у табличному вигляді і використовуються для аналізу за допомогою Python.

Чому конвертація JSON у CSV є корисною в Python?

Прискорення аналізу даних: Python обробляє файли CSV значно швидше. Ви можете оперативно переглядати, сортувати, фільтрувати та обрізати дані в цьому форматі. Додатково, Python має потужну бібліотеку Pandas, спеціально розроблену для ефективного аналізу даних у файлах CSV.

Широка підтримка інструментів: Хоча файли JSON легкі та ідеальні для передачі даних, CSV зручніший для візуалізації та аналізу за допомогою електронних таблиць, баз даних та мов програмування, таких як Python.

Ефективне використання пам’яті: JSON включає метадані, що створює додаткове навантаження на пам’ять. Натомість CSV містить лише значення, розділені комами, без додаткових позначок та метаданих. Крім того, обробка JSON-даних вимагає більше оперативної пам’яті, ніж CSV.

Таким чином, у порівнянні з JSON, формат CSV є більш ефективним для зберігання та обробки великих масивів інформації.

Зручність для читання: Формат CSV легко перевіряти вручну. Відкриваючи CSV у таблицях або електронних таблицях, ви можете без зусиль читати та розуміти дані. JSON же, особливо зі вкладеними об’єктами, може бути складнішим для сприйняття.

Продуктивність: Аналіз та обробка CSV файлів відбувається швидше та потребує менше пам’яті, що забезпечує більш високу продуктивність, ніж робота з JSON.

Як конвертувати JSON у CSV за допомогою Python?

Ось прості кроки для перетворення JSON у CSV в Python:

Крок 1. Імпортуйте необхідні модулі JSON та CSV.

import json
import csv

Крок 2. Припустимо, що у вас є JSON-дані у файлі під назвою `json_data.json`. Завантажте ці дані в змінну за допомогою функції `load()`:

with open('json_data.json') as data:
    json_data = json.load(data)

Крок 3. Створіть CSV файл, використовуючи ключі JSON як заголовки стовпців, а відповідні значення – як вміст комірок:

headers = json_data[0].keys()
with open('data.csv', 'w', newline="") as csv_file:
    csv_writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=headers)
    csv_writer.writeheader()
    for row in json_data:
        csv_writer.writerow(row)

Як конвертувати JSON у CSV за допомогою Pandas?

Хоча ви можете написати свій код для перетворення, використовуючи вбудовані бібліотеки JSON і CSV, Pandas – це ваш найкращий помічник. Ця бібліотека спрощує перетворення до декількох рядків коду.

Якщо ви не знайомі з Pandas, це потужна бібліотека Python для обробки та аналізу великих обсягів даних. Ось як легко можна перетворити JSON у CSV за допомогою Pandas:

Крок 1. Спочатку імпортуйте Pandas у свій Python код:

import pandas as pd

Крок 2. Завантажте JSON дані у Pandas DataFrame:

data = pd.read_json('json_data.json')

Крок 3. Запишіть дані в CSV файл:

data.to_csv('csv_data.csv', index=False)

Файл `csv_data.csv` буде створено в поточному робочому каталозі, і він міститиме конвертовані CSV дані.

`index=False` гарантує, що стовпець індексу не буде включено до CSV файлу.

Ось і все! Як бачите, перетворити JSON у CSV за допомогою Pandas дуже просто.

Що потрібно врахувати під час конвертації великих файлів JSON у CSV

  • Пам’ять: Найперша проблема, з якою ви стикаєтеся при роботі з великими наборами даних – це пам’ять. Якщо ви спробуєте завантажити всі дані в CSV файл одночасно, це може призвести до помилок, пов’язаних з пам’яттю. Тому, обробляйте великі CSV-дані порційно, щоб уникнути проблем.
  • Видалення зайвої інформації: Наявність дублікатів даних лише збільшує розмір файлу, не додаючи цінності. Тому видаліть зайві дані зі свого набору, щоб зменшити розмір файлу та прискорити процес конвертації.
  • Використання бібліотек: Для невеликих обсягів даних ви можете написати власний код для конвертації, але у випадку великих файлів краще скористатися бібліотеками, такими як Pandas, щоб ефективно перетворити JSON у CSV.
  • Резервне копіювання: Завжди створюйте резервну копію даних перед початком конвертації. Це дозволить вам повернутися до оригінальних даних, якщо щось піде не так.

Можливі помилки під час конвертації

#1. Помилка Unicode

Ця помилка може виникнути під час запису спеціальних символів або символів, відмінних від ASCII, у CSV файл. Щоб виправити це, вкажіть відповідне кодування при відкритті файлу. Це можна зробити, додавши параметр `encoding` до функції `open()`, як показано нижче:

with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file

#2. Помилка значення: Очікуваний об’єкт або значення

Ця помилка з’являється, коли є проблема зі структурою JSON файлу. Вона може виникнути через неправильне форматування JSON або через те, що функція не може розпізнати об’єкт або файл.

Переконайтеся, що ваші JSON-дані правильно відформатовані та відповідають синтаксису JSON. Якщо ваші дані містять вкладені об’єкти, такі як масиви, переконайтеся, що JSON об’єкти розміщені в `[..]`, а масиви в `[..]`. Також, ви можете нормалізувати вкладені дані за допомогою `JSON.normalize()` перед перетворенням JSON у CSV.

Важливо пам’ятати, що JSON дані не мають заголовків, як CSV. Тому, при конвертації JSON у CSV, необхідно правильно обробити заголовки. Ви можете надати їм значення або залишити їх порожніми.

Якщо ви надаєте заголовки CSV файлу, переконайтеся, що їх тип даних збігається з фактичними даними.

Висновок

Перетворити JSON у CSV за допомогою Python нескладно, особливо з використанням бібліотеки Pandas. У цій статті показано, як це зробити крок за кроком. Ми також розглянули деякі важливі моменти, які слід враховувати, та можливі помилки, які можуть виникнути під час конвертації.

Якщо вам потрібно перетворити JSON дані в Excel, радимо вам переглянути відповідну інструкцію.