Hantera data: Från ostrukturerad röra till organiserad klarhet
Tänk dig en lista med 20 namn och telefonnummer, nedskrivna i ett enkelt Word-dokument. Det kan vara lite rörigt, men ändå läsbart. Föreställ dig nu 200 namn, men den här gången med serienummer och adresser, plus telefonnummer i en vanlig textfil. Ganska kaotiskt, eller hur?
Skulle det inte vara mycket tydligare om informationen presenterades på ett strukturerat sätt? Just precis! Det är därför dataforskare och analytiker använder formaterade data för sina analyser. Två populära format för att lagra och hantera data är JSON och CSV.
JSON-filer är kända för att underlätta datautbyte mellan applikationer och servrar. De lagrar data i form av nyckel-värdepar, vilket ger en flexibel struktur.
CSV-filer, å andra sidan, använder kommaseparerade värden för att lagra större datamängder. Trots att de är kommaseparerade visas de ofta i tabellformat när de används i Python för dataanalys.
Varför konvertera JSON till CSV i Python?
Snabbare dataanalys: Operationer på CSV-filer i Python är snabbare. Du kan snabbt visa, sortera, filtrera och bearbeta data i CSV-format. Dessutom finns det kraftfulla bibliotek, som Pandas, som gör dataanalys av CSV-filer mycket effektiv.
Bredare stöd för verktyg: Medan JSON-filer är smidiga för datautbyte, är CSV-filer mer kompatibla med olika databaser, kalkylbladsprogram och programmeringsspråk som Python.
Mindre minneskrävande: JSON-formatet innehåller metadata, vilket ökar minnesanvändningen, medan CSV enbart består av kommaseparerade värden utan extra struktur. Dessutom kräver analys av JSON-data mer minne jämfört med CSV.
Jämfört med JSON är CSV alltså mer minneseffektivt för att hantera och bearbeta stora datamängder.
Mänskligt läsbart: CSV-formatet är väl lämpat för manuell granskning. När du öppnar CSV-filer i tabeller eller kalkylblad är det enkelt att läsa och förstå data, medan JSON kan vara mer komplicerat att läsa, speciellt om det innehåller kapslade objekt.
Prestanda: Att tolka och bearbeta CSV-filer är snabbare och kräver mindre minne än JSON-filer, vilket ger bättre prestanda, speciellt vid stora datamängder.
Hur konverterar man JSON till CSV i Python?
Här är stegen för att konvertera JSON till CSV med hjälp av Pythons inbyggda moduler.
Steg 1: Importera de inbyggda modulerna för JSON och CSV.
import json
import csv
Steg 2: Anta att du har JSON-data i en fil som heter json_data.json. Läs in dessa data till en variabel med hjälp av load() funktionen.
with open('json_data.json') as data:
json_data = json.load(data)
Steg 3: Skapa en CSV-fil med JSON-rubrikerna som kolumnnamn och motsvarande värden i cellerna.
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)
Hur konverterar man JSON till CSV med Pandas i Python?
Du kan skriva din egen anpassade kod för konvertering med JSON- och CSV-biblioteken, men Pandas gör konverteringen ännu enklare med bara några få rader kod.
Pandas är ett kraftfullt Python-bibliotek för att manipulera och analysera stora datamängder. Så här kan du enkelt konvertera JSON till CSV med Pandas:
Steg 1: Importera Pandas i Python.
import pandas as pd
Steg 2: Läs in JSON-data till en Pandas DataFrame.
data = pd.read_json('json_data.json')
Steg 3: Skriv datan till en CSV-fil.
data.to_csv('csv_data.csv', index=False)
En fil med namnet csv_data.csv kommer att skapas i den aktuella arbetskatalogen för att lagra den konverterade CSV-datan.
Parametern index=False utesluter indexkolumnen i CSV-filen.
Det är så enkelt att konvertera JSON till CSV med Pandas.
Saker att tänka på när du konverterar stora JSON-filer till CSV
- Minne: Det största problemet med stora datamängder är minnet. Att försöka läsa in all data på en gång kan leda till minnesproblem. Försök därför att bearbeta datan i mindre bitar.
- Eliminera redundans: Att ha samma information flera gånger ökar filstorleken utan att ge något mervärde. Ta bort onödiga data för att minska filstorleken och snabba upp konverteringen.
- Använd bibliotek: Om datamängden är liten kan du skriva egen kod, men för stora datamängder är det bäst att använda ett bibliotek som Pandas för en effektiv konvertering.
- Säkerhetskopiering: Ta alltid en säkerhetskopia av dina data innan du konverterar. Detta hjälper dig att återställa till originaldata om något går fel under konverteringen.
Potentiella fel som kan uppstå under konvertering
#1. Unicode-fel
Detta fel kan uppstå när du skriver specialtecken eller icke-ASCII-tecken till en CSV-fil från JSON-data.
För att åtgärda detta, ange en lämplig kodning i funktionen open() som används vid konverteringen, t.ex. UTF-8.
Du gör det genom att lägga till en parameter som kallas encoding till funktionen open():
with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file
#2. Värdefel: Förväntat objekt eller värde
Detta fel uppstår när det är problem med JSON-filens innehåll, främst när funktionen inte kan tolka JSON-objektet eller filen.
Kontrollera att din JSON-data är välformaterad och följer JSON-syntaxen.
Om din JSON-data innehåller kapslade objekt, som arrayer, se till att JSON-objekten är inneslutna i {...} och arrayerna är inlindade i [...]. Du kan behöva ”platta ut” kapslade JSON-objekt med hjälp av json_normalize() innan du konverterar dem till CSV.
En viktig skillnad mellan JSON och CSV är att JSON-data saknar rubriker som CSV. Hantera CSV-rubrikerna väl under konverteringen. Du kan ge dem värden eller lämna dem tomma om du vill.
Om du lägger till rubriker, se till att datatyperna matchar den faktiska informationen i filen.
Slutsats
Att konvertera JSON till CSV är enkelt i Python, särskilt med hjälp av Pandas-biblioteket.
Denna artikel har visat hur du konverterar JSON-filer till CSV med Python, och hur du använder Pandas för att göra processen ännu enklare.
Vi har också diskuterat några viktiga faktorer att tänka på för en smidig konverteringsprocess, samt vanliga fel som kan uppstå under konverteringen.
Du kan även läsa om att konvertera JSON-filer till Excel.