Un ghid pas cu pas de la experți

de
Tweet
Share
Share
Pin

Imaginează-ți 20 de nume și numerele lor de telefon scrise într-un simplu document Word. Greu de urmărit, dar totuși, s-ar putea să reușești să citești. Acum imaginați-vă 200 de nume, dar de data aceasta numerele lor de serie și adrese, împreună cu numerele de telefon în text simplu. Neîndemânatic nu?

Nu credeți că ar fi mai clar dacă am putea vedea aceste date într-un format structurat? Da intr-adevar! De aceea, oamenii de știință de date sau analiștii folosesc date formatate pentru analiza lor. Două astfel de formate pentru a stoca sau a lucra cu date sunt JSON și CSV.

JSON sunt fișiere ușoare cunoscute pentru schimbul de date între aplicații sau servere. Ele stochează datele în perechi cheie-valoare.

În timp ce fișierele CSV sunt valori separate prin virgulă pentru a stoca date mari. Deși sunt valori separate prin virgulă, le găsiți adesea în structură tabelară în timp ce utilizați Python pentru analiză.

De ce convertiți JSON în CSV în Python?

Analiză mai rapidă a datelor: operațiunile Python pe fișierele CSV sunt mai rapide. Puteți vizualiza, sorta, filtra și decupa rapid datele mai rapid în format CSV. De asemenea, Python are o bibliotecă numită Pandas pentru analiza eficientă a datelor fișierelor CSV.

Suport pentru diverse instrumente de procesare a datelor: deși fișierele JSON sunt ușoare și ușor pentru schimbul de date, fișierele CSV sunt mai confortabil de vizualizat și analizat folosind baze de date precum foile de calcul și limbaje de programare precum Python.

  11 cele mai bune portofele Solana pentru a vă proteja investiția cu încredere

Eficiență în memorie: formatul JSON include metadate, punând o anumită sarcină pe memorie, în timp ce CSV este doar valori separate prin virgulă, fără semne de punctuație sau metadate suplimentare. În plus, analiza datelor JSON necesită mai multă memorie decât CSV.

Deci, în comparație cu JSON, formatul CSV este mai eficient în memorie în stocarea și procesarea seturilor mari de date.

Citibil uman: formatul CSV este potrivit pentru inspecția manuală. Când sunt deschise în tabele sau foi de calcul, puteți citi și înțelege cu ușurință datele CSV, în timp ce formatul JSON este oarecum complex de citit, mai ales când include obiecte imbricate.

Performanță: analizarea și procesarea fișierelor CSV este mai rapidă și necesită mai puțină memorie în comparație cu fișierele JSON, rezultând performanțe optime.

Cum se convertesc JSON în CSV în Python?

Iată pașii pentru a converti JSON în CSV în Python.

Pasul 1: importați module JSON și CSV încorporate.

import json
import csv

Pasul 2: Să presupunem că avem datele JSON într-un fișier numit json_data.json. Citiți aceste date într-o variabilă folosind funcția de încărcare.

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

Pasul 3: Creați un fișier csv cu anteturi JSON ca nume de coloane și valori corespunzătoare în celule.

headers = json[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:
        csv_writer.writerow(row)

Cum se convertesc JSON în CSV folosind Pandas în Python?

Puteți scrie propriul cod personalizat pentru conversie folosind bibliotecile încorporate JSON și CSV, așa cum se arată mai sus, dar Pandas este prietenul dvs. Face conversia și mai simplă cu doar două linii de cod.

  Adblock vs Adblock Plus – Care funcționează cel mai bine?

Pentru cei care nu cunosc Pandas, este biblioteca lui Python pentru a manipula și analiza date mari. Iată cum puteți converti cu ușurință JSON în CSV folosind Pandas.

Pasul 1: Pentru a converti fișierele JSON în CSV, mai întâi trebuie să importați Pandas în Python.

Import pandas as pd

Pasul 2: Încărcați datele JSON în Pandas DataFrame.

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

Pasul 3: scrieți datele în fișierul CSV.

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

Fișierul numit „csv_data” va fi creat în directorul de lucru curent pentru a stoca datele CSV convertite.

„index = False” aici exclude coloana index din fișierul CSV.

Asta este, este atât de ușor să convertiți JSON în CSV folosind Pandas.

Lucruri de luat în considerare la conversia fișierelor JSON mari în CSV

  • Memoria – Prima problemă cu care vă confruntați de obicei cu seturile de date mari este memoria. Dacă încercați să încărcați date întregi într-un fișier CSV dintr-o singură mișcare, este posibil să aveți probleme de memorie. Deci, procesați datele mari în CSV în bucăți pentru a evita problemele de memorie.
  • Eliminați redundanța – Având aceleași date redundante de mai multe ori în setul de date doar mărește dimensiunea, dar nu adaugă nicio valoare datelor. Deci, eliminați datele redundante din setul de date. În acest fel, puteți reduce dimensiunea fișierului de date, rezultând o conversie mai rapidă.
  • Utilizați biblioteci – Dacă datele sunt mici, puteți scrie un cod Python personalizat pentru a le converti în CSV, dar în cazul datelor mari, ar trebui să utilizați o bibliotecă Python precum Pandas pentru a converti eficient JSON în CSV.
  • Backup – Aveți o copie de rezervă a datelor dvs. în timp ce convertiți fișiere JSON mari în CSV. Acest lucru vă ajută să reveniți la datele originale dacă ceva nu merge bine cu conversia.
  Asistență de la distanță pentru angajații și dispozitivele clienților cu Zoho Assist

Erori potențiale care pot apărea în timpul conversiei

#1. Eroare Unicode

Veți întâlni această eroare atunci când scrieți caractere speciale sau caractere non-ASCII într-un fișier CSV din date JSON.

Pentru a remedia acest lucru, ar trebui să specificați o codificare adecvată în funcția deschisă utilizată la conversia fișierelor JSON în CSV.

Puteți face acest lucru adăugând un parametru numit codificare la funcția deschisă, așa cum se arată mai jos:

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

#2. Eroare valoare: obiect sau valoare așteptată

Această eroare apare atunci când există o problemă cu conținutul fișierului JSON, în principal atunci când funcția nu poate analiza obiectul sau fișierul JSON.

Prin urmare, asigurați-vă că datele dvs. JSON sunt bine formatate și respectă sintaxa JSON.

În plus, dacă datele dvs. JSON conțin obiecte imbricate, cum ar fi matrice, asigurați-vă că obiectele JSON sunt incluse în [..] iar matricele sunt împachetate [..]. De asemenea, asigurați-vă că datele sunt aplatizate folosind „JSON.normalize” înainte de a converti JSON imbricat în CSV.

Una dintre principalele diferențe dintre JSON și CSV este că datele JSON nu au antete precum CSV. Deci, gestionați bine anteturile CSV în timp ce convertiți JSON în CSV. Le puteți da valori sau le puteți lăsa goale după cum doriți.

Dar dacă dați antete fișierului CSV, asigurați-vă că tipul lor de date se potrivește cu datele reale din fișier.

Concluzie

Conversia JSON în CSV este ușoară când se face în Python. Și mai simplu dacă folosim biblioteca Pandas.

Deci, acest articol vă arată cum să convertiți fișierele JSON în CSV folosind Python. De asemenea, v-am arătat cum să utilizați Pandas pentru a converti eficient JSON în CSV.

Urmează câteva lucruri importante de reținut pentru un proces de conversie mai ușor și erori frecvente pe care le puteți întâlni în timpul conversiei.

De asemenea, puteți verifica conversia fișierelor JSON în Excel.