Ένας οδηγός βήμα προς βήμα από ειδικούς

Φανταστείτε 20 ονόματα και τους αριθμούς τηλεφώνου τους γραμμένα σε ένα απλό έγγραφο του Word. Δύσκολο να το ακολουθήσεις, αλλά παρόλα αυτά, ίσως καταφέρεις να διαβάσεις. Τώρα φανταστείτε 200 ονόματα, αλλά αυτή τη φορά τους σειριακούς αριθμούς και τις διευθύνσεις τους, μαζί με αριθμούς τηλεφώνου σε απλό κείμενο. Αδέξιο σωστά;

Δεν νομίζετε ότι θα ήταν πιο ξεκάθαρο αν μπορούσαμε να δούμε αυτά τα δεδομένα σε μια δομημένη μορφή; Ναι σωστά! Γι’ αυτό οι επιστήμονες δεδομένων ή οι αναλυτές χρησιμοποιούν μορφοποιημένα δεδομένα για την ανάλυσή τους. Δύο τέτοιες μορφές για αποθήκευση ή εργασία με δεδομένα είναι το JSON και το CSV.

Τα JSON είναι ελαφριά αρχεία γνωστά για ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ εφαρμογών ή διακομιστών. Αποθηκεύουν δεδομένα σε ζεύγη κλειδιών-τιμών.

Ενώ τα αρχεία CSV είναι τιμές διαχωρισμένες με κόμματα για την αποθήκευση μεγάλων δεδομένων. Αν και είναι τιμές διαχωρισμένες με κόμμα, συχνά τις βρίσκετε σε δομή πίνακα ενώ χρησιμοποιείτε την Python για ανάλυση.

Πίνακας περιεχομένων

Γιατί να μετατρέψετε το JSON σε CSV στην Python;

Ταχύτερη ανάλυση δεδομένων: Οι λειτουργίες Python σε αρχεία CSV είναι πιο γρήγορες. Μπορείτε να προβάλετε γρήγορα, να ταξινομήσετε, να φιλτράρετε και να περικόψετε τα δεδομένα πιο γρήγορα σε μορφή CSV. Επίσης, η Python διαθέτει μια βιβλιοθήκη που ονομάζεται Pandas για αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων αρχείων CSV.

Υποστήριξη για διάφορα εργαλεία επεξεργασίας δεδομένων: Αν και τα αρχεία JSON είναι ελαφριά και εύκολα για ανταλλαγή δεδομένων, τα αρχεία CSV είναι πιο άνετα στην οπτικοποίηση και ανάλυση χρησιμοποιώντας βάσεις δεδομένων όπως υπολογιστικά φύλλα και γλώσσες προγραμματισμού όπως η Python.

Πώς να ενημερώσετε τη μέθοδο πληρωμής Vudu

Αποτελεσματική μνήμη: Η μορφή JSON περιλαμβάνει μεταδεδομένα, που φορτώνουν τη μνήμη, ενώ το CSV είναι απλώς τιμές διαχωρισμένες με κόμματα χωρίς πρόσθετα σημεία στίξης ή μεταδεδομένα. Επιπλέον, η ανάλυση δεδομένων JSON απαιτεί περισσότερη μνήμη από το CSV.

Έτσι, σε σύγκριση με το JSON, η μορφή CSV είναι πιο αποδοτική στη μνήμη για την αποθήκευση και την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Αναγνώσιμο από τον άνθρωπο: Η μορφή CSV είναι κατάλληλη για χειροκίνητη επιθεώρηση. Όταν ανοίγετε σε πίνακες ή υπολογιστικά φύλλα, μπορείτε εύκολα να διαβάσετε και να κατανοήσετε τα δεδομένα CSV, ενώ η μορφή JSON είναι κάπως περίπλοκη στην ανάγνωση, ειδικά όταν περιλαμβάνει ένθετα αντικείμενα.

Απόδοση: Η ανάλυση και η επεξεργασία αρχείων CSV είναι ταχύτερη και απαιτεί λιγότερη μνήμη σε σύγκριση με τα αρχεία JSON, με αποτέλεσμα τη βέλτιστη απόδοση.

Πώς να μετατρέψετε JSON σε CSV στην Python;

Ακολουθούν τα βήματα για τη μετατροπή JSON σε CSV στην Python.

Βήμα 1: Εισαγάγετε ενσωματωμένες μονάδες JSON και CSV.

import json
import csv

Βήμα 2: Ας υποθέσουμε ότι έχουμε τα δεδομένα JSON σε ένα αρχείο με το όνομα json_data.json. Διαβάστε αυτά τα δεδομένα σε μια μεταβλητή χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση φόρτωσης.

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

Βήμα 3: Δημιουργήστε ένα αρχείο csv με κεφαλίδες JSON ως ονόματα στηλών και αντίστοιχες τιμές στα κελιά.

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)

Πώς να μετατρέψετε JSON σε CSV χρησιμοποιώντας Pandas στην Python;

Μπορείτε να γράψετε τον δικό σας προσαρμοσμένο κώδικα για τη μετατροπή χρησιμοποιώντας ενσωματωμένες βιβλιοθήκες JSON και CSV όπως φαίνεται παραπάνω, αλλά το Pandas είναι φίλος σας. Κάνει τη μετατροπή ακόμα πιο απλή με δύο μόνο γραμμές κώδικα.

12 Θέμα βιογραφικού WordPress για να δημιουργήσετε την καλύτερη εντύπωση

Για όσους δεν γνωρίζουν τα Panda, είναι η βιβλιοθήκη της Python για τον χειρισμό και την ανάλυση μεγάλων δεδομένων. Δείτε πώς μπορείτε εύκολα να μετατρέψετε JSON σε CSV χρησιμοποιώντας Panda.

Βήμα 1: Για να μετατρέψετε αρχεία JSON σε CSV, πρέπει πρώτα να εισαγάγετε Panda στην Python.

Import pandas as pd

Βήμα 2: Φορτώστε τα δεδομένα JSON στο Pandas DataFrame.

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

Βήμα 3: Γράψτε τα δεδομένα σε αρχείο CSV.

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

Το αρχείο με το όνομα ‘csv_data’ θα δημιουργηθεί στον τρέχοντα κατάλογο εργασίας για την αποθήκευση των δεδομένων CSV που έχουν μετατραπεί.

Το “index = False” εδώ εξαιρεί τη στήλη ευρετηρίου στο αρχείο CSV.

Αυτό είναι όλο, είναι τόσο εύκολο να μετατρέψετε το JSON σε CSV χρησιμοποιώντας Panda.

Πράγματα που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά τη μετατροπή μεγάλων αρχείων JSON σε CSV

Μνήμη – Το πρώτο πρόβλημα που αντιμετωπίζετε συνήθως με μεγάλα σύνολα δεδομένων είναι η μνήμη. Εάν προσπαθήσετε να φορτώσετε ολόκληρα δεδομένα σε ένα αρχείο CSV με μία κίνηση, ενδέχεται να αντιμετωπίσετε προβλήματα μνήμης. Επομένως, επεξεργαστείτε τα μεγάλα δεδομένα σε CSV σε κομμάτια για να αποφύγετε προβλήματα μνήμης.
Κατάργηση πλεονασμού – Η ύπαρξη των ίδιων περιττών δεδομένων πολλές φορές στο σύνολο δεδομένων απλώς αυξάνει το μέγεθος, αλλά δεν προσθέτει καμία αξία στα δεδομένα. Επομένως, αφαιρέστε τα περιττά δεδομένα από το σύνολο δεδομένων σας. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να μειώσετε το μέγεθος του αρχείου δεδομένων, με αποτέλεσμα την ταχύτερη μετατροπή.
Χρήση βιβλιοθηκών – Εάν τα δεδομένα είναι μικρά, μπορείτε να γράψετε έναν προσαρμοσμένο κώδικα Python για να τον μετατρέψετε σε CSV, αλλά στην περίπτωση μεγάλων δεδομένων, θα πρέπει να χρησιμοποιήσετε μια βιβλιοθήκη Python όπως το Pandas για να μετατρέψετε αποτελεσματικά το JSON σε CSV.
Δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας – Δημιουργήστε αντίγραφο ασφαλείας των δεδομένων σας κατά τη μετατροπή μεγάλων αρχείων JSON σε CSV. Αυτό σας βοηθά να επιστρέψετε στα αρχικά δεδομένα εάν κάτι δεν πάει καλά με τη μετατροπή.

Πώς να καθαρίσετε και να απολυμάνετε όλα τα gadget σας

Πιθανά σφάλματα που ενδέχεται να προκύψουν κατά τη μετατροπή

#1. Σφάλμα Unicode

Θα αντιμετωπίσετε αυτό το σφάλμα όταν γράφετε ειδικούς χαρακτήρες ή χαρακτήρες που δεν είναι ASCII σε ένα αρχείο CSV από δεδομένα JSON.

Για να το διορθώσετε αυτό, θα πρέπει να καθορίσετε μια κατάλληλη κωδικοποίηση στην ανοιχτή συνάρτηση που χρησιμοποιείται κατά τη μετατροπή αρχείων JSON σε αρχεία CSV.

Μπορείτε να το κάνετε αυτό προσθέτοντας μια παράμετρο που ονομάζεται κωδικοποίηση στην ανοιχτή συνάρτηση, όπως φαίνεται παρακάτω:

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

#2. Σφάλμα τιμής: Αναμενόμενο αντικείμενο ή τιμή

Αυτό το σφάλμα εμφανίζεται όταν υπάρχει πρόβλημα με το περιεχόμενο του αρχείου JSON, κυρίως όταν η συνάρτηση δεν μπορεί να αναλύσει το αντικείμενο ή το αρχείο JSON.

Επομένως, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα JSON σας είναι καλά μορφοποιημένα και ακολουθούν τη σύνταξη JSON.

Επιπλέον, εάν τα δεδομένα JSON σας περιέχουν ένθετα αντικείμενα όπως πίνακες, βεβαιωθείτε ότι τα αντικείμενα JSON περικλείονται σε [..] και οι συστοιχίες είναι τυλιγμένες [..]. Επίσης, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα έχουν ισοπεδωθεί χρησιμοποιώντας το “JSON.normalize” πριν μετατρέψετε το ένθετο JSON σε CSV.

Μία από τις κύριες διαφορές μεταξύ JSON και CSV είναι ότι τα δεδομένα JSON δεν έχουν κεφαλίδες όπως το CSV. Επομένως, χειριστείτε καλά τις κεφαλίδες CSV κατά τη μετατροπή του JSON σε CSV. Μπορείτε να τους δώσετε τιμές ή να τις αφήσετε κενές όπως θέλετε.

Αλλά αν δίνετε κεφαλίδες στο αρχείο CSV, βεβαιωθείτε ότι ο τύπος δεδομένων τους ταιριάζει με τα πραγματικά δεδομένα του αρχείου.

συμπέρασμα

Η μετατροπή JSON σε CSV είναι εύκολη όταν γίνεται σε Python. Ακόμα πιο απλό αν χρησιμοποιήσουμε τη βιβλιοθήκη Pandas.

Έτσι, αυτό το άρθρο σας δείχνει πώς να μετατρέψετε αρχεία JSON σε CSV χρησιμοποιώντας Python. Επίσης, σας δείξαμε πώς να χρησιμοποιείτε τα Panda για την αποτελεσματική μετατροπή JSON σε CSV.

Ακολουθούν ορισμένα σημαντικά πράγματα που πρέπει να έχετε υπόψη για μια πιο ομαλή διαδικασία μετατροπής και κοινά σφάλματα που ενδέχεται να συναντήσετε κατά τη μετατροπή.

Μπορείτε επίσης να ελέγξετε τη μετατροπή αρχείων JSON σε Excel.