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了解json整体格式转换格式提取key和value使用pandas写入csv

了解json整体格式

这里有一段json格式的文件，存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分)：global_temperature.json

{"description": {"title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December","units": "Degrees Celsius","base_period": "1901-2000"},"data": {"1880": "-0.1247","1881": "-0.0707","1882": "-0.0710","1883": "-0.1481","1884": "-0.2099","1885": "-0.2220","1886": "-0.2101","1887": "-0.2559"}}

通过python读取后可以看到其实json就是dict类型的数据，description和data字段就是key

由于json存在层层嵌套的关系，示例里面的data其实也是dict类型，那么年份就是key，温度就是value

转换格式

现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里

提取key和value

这里我把它们转换分别转换成int和float类型，如果不做处理默认是str类型

year_str_lst = json_data['data'].keys()year_int_lst = [int(year_str) for year_str in year_str_lst]temperature_str_lst = json_data['data'].values()temperature_int_lst = [float(temperature_str) for temperature_str in temperature_str_lst]print(year_int)print(temperature_int_lst)

使用pandas写入csv

import pandas as pd# 构建 dataframeyear_series = pd.Series(year_int_lst,name='year')temperature_series = pd.Series(temperature_int_lst,name='temperature')result_dataframe = pd.concat([year_series,temperature_series],axis=1)result_dataframe.to_csv('./files/global_temperature.csv', index = None)

axis=1，是横向拼接，若axis=0则是竖向拼接

最终效果

注意

如果在调用to_csv()方法时不加上index = None，则会默认在csv文件里加上一列索引，这是我们不希望看见的