我正在从Docparser API接收JSON文件,我想将其转换为CSV文档。
结构如下:
{
"type": "object",
"properties": {
"id": {
"type": "string"
},
"document_id": {
"type": "string"
},
"remote_id": {
"type": "string"
},
"file_name": {
"type": "string"
},
"page_count": {
"type": "integer"
},
"uploaded_at": {
"type": "string"
},
"processed_at": {
"type": "string"
},
"table_data": [
{
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"account_ref": {
"type": "string"
},
"client": {
"type": "string"
},
"transaction_type": {
"type": "string"
},
"key_4": {
"type": "string"
},
"date_yyyymmdd": {
"type": "string"
},
"amount_excl": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"account_ref",
"client",
"transaction_type",
"key_4",
"date_yyyymmdd",
"amount_excl"
]
}
}
]
}
}
我遇到的第一个问题是如何仅使用table_data
部分?
我的第二个问题是编写实际的代码,该代码使我可以将每个部分(即account_ref,client等)放入各自的列中。我对代码进行了很多更改,输出从将属性添加到列中并将table_data部分转储到一个单元格,到仅将标头打印到单个单元格(作为列表)方面有所不同。
这是我当前的代码(无法正常工作):
import pydocparser
import json
import pandas as pd
parser = pydocparser.Parser()
parser.login('API')
data2 = str(parser.fetch("Name of Parser", 'documentID'))
data2 = str(data2).replace("'", '"') # I had to put this in because it kept saying that it needs double quotes.
y = json.loads(str(data2))
json_file = open(r"C:\File.json", "w")
json_file.write(str(y))
json_file.close()
df1 = df = pd.DataFrame({str(y)})
df1.to_csv(r"C:\jsonCSV.csv")
感谢您的帮助!
Pandas有一个不错的内置函数,称为pandas.json_noramlize()如果您使用的pandas版本低于1.0.0,请使用pandas.io.json.json_normalize(),它应该很好地拆分列。在这里阅读更多关于它的信息:
> 1.0.0:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/generated/pandas.io.json.json_normalize.html
= <1.0.0https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.json_normalize.html