Как конвертировать CSV файл в многострочный JSON? [дубликат]


этот вопрос уже есть ответ здесь:

  • Сброс нескольких переменных на диск в Json. Одна переменная в строке 1 ответ

вот мой код, очень простой материал...

import csv
import json

csvfile = open('file.csv', 'r')
jsonfile = open('file.json', 'w')

fieldnames = ("FirstName","LastName","IDNumber","Message")
reader = csv.DictReader( csvfile, fieldnames)
out = json.dumps( [ row for row in reader ] )
jsonfile.write(out)

объявите некоторые имена полей, читатель использует CSV для чтения файла, а имена файлов для сброса файла в формат JSON. Вот проблема...

каждая запись в CSV-файле находится в другой строке. Я хочу, чтобы вывод JSON был таким же. Проблема в том, что он сваливает все это на одну гигантскую длинную линию.

Я пробовал использовать что-то вроде for line in csvfile: и затем запустить мой код ниже, что с reader = csv.DictReader( line, fieldnames) который проходит через каждую строку, но он делает весь файл на одной строке, а затем проходит через весь файл на другой строке... продолжается, пока не закончатся линии.

любые предложения по исправлению это?

Edit: чтобы уточнить, в настоящее время у меня есть: (каждая запись в строке 1)

[{"FirstName":"John","LastName":"Doe","IDNumber":"123","Message":"None"},{"FirstName":"George","LastName":"Washington","IDNumber":"001","Message":"Something"}]

что я ищу: (2 записи на 2 линии)

{"FirstName":"John","LastName":"Doe","IDNumber":"123","Message":"None"}
{"FirstName":"George","LastName":"Washington","IDNumber":"001","Message":"Something"}

не каждое отдельное поле с отступом/на отдельной строке, но каждая запись на своей собственной строке.

некоторые примеры ввода.

"John","Doe","001","Message1"
"George","Washington","002","Message2"
10 57

10 ответов:

проблема с желаемым выходом заключается в том, что он не является допустимым документом json,; это поток документов json!

это нормально, если это то, что вам нужно, но это означает, что для каждого документа, который вы хотите в своем выводе, вам придется позвонить json.dumps.

Так как новая строка, которую вы хотите отделить ваши документы, не содержится в этих документах, вы находитесь на крючке для предоставления его самостоятельно. Так что нам просто нужно вытянуть петлю из вызова в формате JSON.свалка и вставляйте новые строки для каждого написанного документа.

import csv
import json

csvfile = open('file.csv', 'r')
jsonfile = open('file.json', 'w')

fieldnames = ("FirstName","LastName","IDNumber","Message")
reader = csv.DictReader( csvfile, fieldnames)
for row in reader:
    json.dump(row, jsonfile)
    jsonfile.write('\n')

Я взял ответ @SingleNegationElimination и упростил его в три лайнера, которые могут быть использованы в конвейере:

import csv
import json
import sys

for row in csv.DictReader(sys.stdin):
    json.dump(row, sys.stdout)
    sys.stdout.write('\n')

Вы можете попробовать этой

import csvmapper

# how does the object look
mapper = csvmapper.DictMapper([ 
  [ 
     { 'name' : 'FirstName'},
     { 'name' : 'LastName' },
     { 'name' : 'IDNumber', 'type':'int' },
     { 'name' : 'Messages' }
  ]
 ])

# parser instance
parser = csvmapper.CSVParser('sample.csv', mapper)
# conversion service
converter = csvmapper.JSONConverter(parser)

print converter.doConvert(pretty=True)

Edit:

простой подход

import csvmapper

fields = ('FirstName', 'LastName', 'IDNumber', 'Messages')
parser = CSVParser('sample.csv', csvmapper.FieldMapper(fields))

converter = csvmapper.JSONConverter(parser)

print converter.doConvert(pretty=True)

вы можете использовать Pandas DataFrame для достижения этой цели, в следующем примере:

import pandas as pd
csv_file = pd.DataFrame(pd.read_csv("path/to/file.csv", sep = ",", header = 0, index_col = False))
csv_file.to_json("/path/to/new/file.json", orient = "records", date_format = "epoch", double_precision = 10, force_ascii = True, date_unit = "ms", default_handler = None)

добавить до json.dumps

 data = {'this': ['has', 'some', 'things'],
         'in': {'it': 'with', 'some': 'more'}}
 print(json.dumps(data, indent=4))

Также обратите внимание, что вы можете просто использовать json.dump С jsonfile:

json.dump(data, jsonfile)
import csv
import json

file = 'csv_file_name.csv'
json_file = 'output_file_name.json'

#Read CSV File
def read_CSV(file, json_file):
    csv_rows = []
    with open(file) as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        field = reader.fieldnames
        for row in reader:
            csv_rows.extend([{field[i]:row[field[i]] for i in range(len(field))}])
        convert_write_json(csv_rows, json_file)

#Convert csv data into json
def convert_write_json(data, json_file):
    with open(json_file, "w") as f:
        f.write(json.dumps(data, sort_keys=False, indent=4, separators=(',', ': '))) #for pretty
        f.write(json.dumps(data))


read_CSV(file,json_file)

документация json.свалки ()

Как насчет использования Pandas для чтения csv-файла в фрейм данных (pd.read_csv), затем манипулируя столбцами, если вы хотите (отбрасывая их или обновляя значения) и, наконец, Преобразуя фрейм данных обратно в JSON (pd. DataFrame. to_json).

Примечание: Я не проверял, насколько это будет эффективно, но это, безусловно, один из самых простых способов манипулировать и конвертировать большой csv в json.

Я вижу, что это старый, но мне нужен был код из SingleNegationElimination однако у меня была проблема с данными, содержащими не utf-8 символов. Они появились в полях, которые меня не слишком беспокоили, поэтому я решил игнорировать их. Однако это потребовало некоторых усилий. Я новичок в python, поэтому с некоторыми проб и ошибок я получил его на работу. Код представляет собой копию SingleNegationElimination с дополнительной обработкой utf-8. Я пытался сделать это с https://docs.python.org/2.7/library/csv.html но в конце концов сдался. Приведенный ниже код работал.

import csv, json

csvfile = open('file.csv', 'r')
jsonfile = open('file.json', 'w')

fieldnames = ("Scope","Comment","OOS Code","In RMF","Code","Status","Name","Sub Code","CAT","LOB","Description","Owner","Manager","Platform Owner")
reader = csv.DictReader(csvfile , fieldnames)

code = ''
for row in reader:
    try:
        print('+' + row['Code'])
        for key in row:
            row[key] = row[key].decode('utf-8', 'ignore').encode('utf-8')      
        json.dump(row, jsonfile)
        jsonfile.write('\n')
    except:
        print('-' + row['Code'])
        raise

как небольшое улучшение к ответу @MONTYHS, повторяя через tup имен полей:

import csv
import json

csvfilename = 'filename.csv'
jsonfilename = csvfilename.split('.')[0] + '.json'
csvfile = open(csvfilename, 'r')
jsonfile = open(jsonfilename, 'w')
reader = csv.DictReader(csvfile)

fieldnames = ('FirstName', 'LastName', 'IDNumber', 'Message')

output = []

for each in reader:
  row = {}
  for field in fieldnames:
    row[field] = each[field]
output.append(row)

json.dump(output, jsonfile, indent=2, sort_keys=True)
import csv
import json
csvfile = csv.DictReader('filename.csv', 'r'))
output =[]
for each in csvfile:
    row ={}
    row['FirstName'] = each['FirstName']
    row['LastName']  = each['LastName']
    row['IDNumber']  = each ['IDNumber']
    row['Message']   = each['Message']
    output.append(row)
json.dump(output,open('filename.json','w'),indent=4,sort_keys=False)