Îți poți imagina o listă cu 20 de nume și numerele lor de telefon într-un document Word? Poate fi greu de urmărit, dar totuși, ar fi posibil să le parcurgi. Acum, vizualizează o listă cu 200 de nume, dar de data aceasta cu numerele lor de serie, adrese și numere de telefon, toate într-un text simplu. Nu-i așa că ar fi dificil de gestionat?
Nu crezi că ar fi mult mai clar dacă am putea vedea aceste date într-un format ordonat? Desigur! De aceea, experții în știința datelor sau analiștii preferă datele structurate pentru investigațiile lor. Două tipuri de formate folosite pentru a salva sau manipula date sunt JSON și CSV.
Fișierele JSON sunt ușor de utilizat și populare pentru schimbul de informații între aplicații sau servere. Ele organizează datele în perechi de tip cheie-valoare.
În schimb, fișierele CSV folosesc valori separate prin virgulă pentru a stoca cantități mari de date. Deși datele sunt separate prin virgulă, le vei vedea adesea structurate ca un tabel când le folosești pentru analiză în Python.
De ce să transformi date JSON în CSV cu Python?
Analiză rapidă a datelor: Operațiunile efectuate de Python asupra fișierelor CSV sunt mai rapide. Poți vizualiza, sorta, filtra și decupa rapid datele într-un format CSV. Mai mult, Python are o librărie numită Pandas, excelentă pentru analiza eficientă a datelor din fișierele CSV.
Suport pentru diverse instrumente de prelucrare a datelor: Chiar dacă fișierele JSON sunt ușoare și potrivite pentru schimbul de date, fișierele CSV sunt mai ușor de vizualizat și analizat folosind baze de date ca foile de calcul și limbaje de programare precum Python.
Eficiență în consumul de memorie: Formatul JSON include metadate, ceea ce pune o anumită presiune pe memorie, în timp ce CSV conține doar valori separate prin virgulă, fără elemente suplimentare sau metadate. De asemenea, analizarea datelor JSON consumă mai multă memorie decât CSV.
Prin urmare, în comparație cu JSON, formatul CSV este mai eficient în termeni de memorie atunci când vine vorba de stocarea și procesarea seturilor mari de date.
Ușor de citit de oameni: Formatul CSV este ideal pentru inspecția manuală. Atunci când sunt deschise în tabele sau foi de calcul, datele CSV pot fi citite și înțelese cu ușurință, spre deosebire de formatul JSON, care poate fi mai complex, mai ales dacă conține obiecte imbricate.
Performanță: Analizarea și procesarea fișierelor CSV este mai rapidă și necesită mai puțină memorie comparativ cu fișierele JSON, ceea ce se traduce printr-o performanță optimă.
Cum se realizează conversia JSON în CSV în Python?
Iată pașii necesari pentru a converti JSON în CSV folosind Python.
Pasul 1: Importă modulele încorporate JSON și CSV.
import json import csv
Pasul 2: Presupunând că ai datele JSON într-un fișier numit `json_data.json`, citește aceste date într-o variabilă folosind funcția `load`.
with open('json_data.json') as data:
json_data = json.load(data)
Pasul 3: Creează un fișier CSV, folosind anteturile JSON ca nume de coloane și valorile aferente în celule.
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)
Cum se transformă date JSON în CSV folosind Pandas în Python?
Poți să scrii un cod personalizat pentru conversie folosind librăriile încorporate JSON și CSV, așa cum am arătat mai sus, dar Pandas îți va fi de mare ajutor. Cu aceasta, conversia devine și mai simplă, realizându-se în doar două linii de cod.
Pentru cei care nu știu, Pandas este biblioteca Python perfectă pentru a manipula și analiza cantități mari de date. Iată cum poți converti ușor JSON în CSV folosind Pandas.
Pasul 1: Pentru a transforma fișierele JSON în CSV, trebuie mai întâi să importi Pandas în Python.
import pandas as pd
Pasul 2: Încarcă datele JSON într-un DataFrame Pandas.
data = pd.read_json('json_data.json')
Pasul 3: Salvează datele în fișierul CSV.
data.to_csv('csv_data.csv', index=False)
Un fișier numit `csv_data.csv` va fi creat în directorul curent pentru a stoca datele CSV rezultate.
Parametrul `index = False` omite coloana index din fișierul CSV.
Atât de simplu este să convertești JSON în CSV folosind Pandas.
Aspecte de luat în considerare la conversia fișierelor JSON mari în CSV
- Memoria: O problemă des întâlnită la seturile mari de date este consumul de memorie. Dacă încerci să încarci întregul volum de date într-un singur fișier CSV, s-ar putea să te confrunți cu probleme. De aceea, este bine să procesezi datele mari în bucăți, pentru a evita problemele de memorie.
- Elimină redundanța: Datele redundante repetitive doar măresc dimensiunea fișierului, fără a adăuga valoare. Prin urmare, elimină datele redundante. Astfel, vei reduce dimensiunea fișierului și, implicit, vei obține o conversie mai rapidă.
- Utilizează librării: Dacă setul de date este mic, poți scrie cod personalizat în Python pentru conversie, dar în cazul seturilor de date mari, ar trebui să folosești o librărie Python precum Pandas pentru a realiza o conversie eficientă din JSON în CSV.
- Realizează o copie de rezervă: Asigură-te că ai o copie de rezervă a datelor înainte de a converti fișiere JSON mari în CSV. Acest lucru te ajută să revii la datele inițiale în caz că ceva nu merge bine în timpul conversiei.
Posibile erori care pot apărea în timpul conversiei
#1. Eroare Unicode
Această eroare apare când încerci să salvezi caractere speciale sau caractere non-ASCII într-un fișier CSV din date JSON.
Pentru a remedia problema, este necesar să specifici codificarea corectă în funcția `open` folosită la conversia fișierelor JSON în CSV.
Poți face asta adăugând un parametru numit `encoding` funcției `open`, după cum urmează:
with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file
#2. Eroare de valoare: se așteaptă un obiect sau o valoare
Această eroare apare când există o problemă cu conținutul fișierului JSON, în principal atunci când funcția nu poate analiza obiectul sau fișierul JSON.
Prin urmare, asigură-te că datele JSON sunt corect formatate și respectă sintaxa JSON.
În plus, dacă datele JSON conțin obiecte imbricate, cum ar fi matrice, asigură-te că obiectele JSON sunt incluse între `[..]` și matricele sunt încadrate de `[..]`. De asemenea, este important să te asiguri că datele sunt aplatizate folosind `JSON.normalize` înainte de a converti JSON imbricat în CSV.
O diferență majoră între JSON și CSV este că datele JSON nu au antete precum CSV. Așadar, gestionează cu atenție anteturile CSV când convertești JSON în CSV. Le poți atribui valori sau le poți lăsa goale, după preferință.
Dar dacă adaugi antete în fișierul CSV, asigură-te că tipul lor de date corespunde cu datele reale din fișier.
Concluzie
Conversia JSON în CSV este ușoară atunci când este realizată în Python, și devine și mai simplă dacă folosim biblioteca Pandas.
Acest articol îți prezintă modul în care poți transforma fișierele JSON în CSV cu ajutorul Python. De asemenea, ți-am arătat cum să folosești Pandas pentru o conversie eficientă din JSON în CSV.
Ai văzut și câteva aspecte importante de reținut pentru un proces de conversie mai ușor, precum și câteva erori frecvente care pot apărea în timpul conversiei.
Poți verifica și procesul de conversie a fișierelor JSON în Excel.