Pomyśl o sytuacji, w której masz listę 20 osób, a obok każdego nazwiska widnieje numer telefonu. Taki zapis, umieszczony w zwykłym dokumencie tekstowym, może być jeszcze w miarę czytelny. A teraz wyobraź sobie, że tych osób jest 200, a oprócz numeru telefonu każda z nich ma przypisany numer seryjny i adres, wszystko w formie zwykłego tekstu. Nie wygląda to zbyt przejrzyście, prawda?
Czy nie byłoby znacznie lepiej, gdyby te dane były przedstawione w uporządkowany sposób? Oczywiście, że tak! Właśnie dlatego naukowcy i analitycy danych używają sformatowanych danych w swoich analizach. Dwa z najpopularniejszych formatów do przechowywania i przetwarzania danych to JSON i CSV.
JSON to format, który charakteryzuje się lekkością i jest powszechnie stosowany do wymiany danych między różnymi aplikacjami lub serwerami. Dane w JSON zapisywane są w parach klucz-wartość.
Z kolei CSV to format bazujący na wartościach oddzielonych przecinkami, który świetnie sprawdza się przy przechowywaniu dużych zbiorów danych. Chociaż dane w CSV są oddzielone przecinkami, podczas analizy z użyciem Pythona często prezentowane są w formie tabeli.
Dlaczego konwertować JSON do CSV w Pythonie?
Szybsza analiza danych: Python wykonuje operacje na plikach CSV znacznie szybciej niż na plikach JSON. Przeglądanie, sortowanie, filtrowanie i wyodrębnianie danych z CSV jest o wiele sprawniejsze. Co więcej, dostępna jest biblioteka Pandas, która umożliwia efektywną analizę danych w plikach CSV.
Współpraca z różnymi narzędziami do przetwarzania danych: Pliki JSON, mimo że lekkie i wygodne do wymiany danych, nie są tak przyjazne jak pliki CSV w kontekście wizualizacji i analizy z wykorzystaniem baz danych, arkuszy kalkulacyjnych czy języków programowania takich jak Python.
Oszczędność pamięci: Format JSON zawiera metadane, co przekłada się na pewne obciążenie pamięci. CSV natomiast to po prostu wartości oddzielone przecinkami, bez dodatkowych metadanych. Analiza danych JSON wymaga więcej pamięci niż w przypadku CSV.
Podsumowując, format CSV jest bardziej efektywny pod względem pamięci przy przechowywaniu i przetwarzaniu dużych zbiorów danych, w porównaniu do JSON.
Czytelność dla człowieka: CSV bardzo dobrze nadaje się do ręcznej kontroli. Dane w formacie CSV, po otwarciu w tabelach lub arkuszach kalkulacyjnych, są łatwe do odczytania i zrozumienia. JSON, zwłaszcza gdy zawiera obiekty zagnieżdżone, może być nieco trudniejszy w interpretacji.
Wydajność: Przetwarzanie i analizowanie plików CSV jest szybsze i mniej zasobochłonne niż w przypadku plików JSON, co przekłada się na lepszą wydajność.
Jak przekonwertować JSON na CSV w Pythonie?
Oto kroki potrzebne do przekształcenia danych z JSON do CSV w języku Python:
Krok 1: Zaimportuj wbudowane moduły JSON i CSV.
import json import csv
Krok 2: Załóżmy, że dane JSON znajdują się w pliku o nazwie „json_data.json”. Odczytaj te dane i umieść je w zmiennej, używając funkcji `load`.
with open('json_data.json') as data:
json_data = json.load(data)
Krok 3: Utwórz plik CSV z nagłówkami pochodzącymi z kluczy JSON, a wartościami umieszczonymi w odpowiednich komórkach.
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)
Jak przekonwertować JSON na CSV przy użyciu biblioteki Pandas w Pythonie?
Możesz samodzielnie napisać kod do konwersji, używając wbudowanych modułów JSON i CSV, jak pokazano powyżej. Jednak biblioteka Pandas jest tutaj niezwykle pomocna, ponieważ pozwala na wykonanie konwersji za pomocą zaledwie kilku linijek kodu.
Dla tych, którzy nie znają Pandas – jest to biblioteka Pythona służąca do analizy i manipulacji dużymi zbiorami danych. Oto jak w prosty sposób przekonwertować JSON na CSV za pomocą tej biblioteki:
Krok 1: Aby przekonwertować pliki JSON do formatu CSV, najpierw należy zaimportować bibliotekę Pandas.
import pandas as pd
Krok 2: Wczytaj dane JSON do Pandas DataFrame.
data = pd.read_json('json_data.json')
Krok 3: Zapisz dane do pliku CSV.
data.to_csv('csv_data.csv', index=False)
W bieżącym katalogu roboczym utworzony zostanie plik o nazwie „csv_data.csv”, który będzie przechowywał przekonwertowane dane.
Parametr `index = False` wyłącza kolumnę z indeksami w pliku CSV.
To wszystko! Jak widać, konwersja z JSON do CSV z użyciem Pandas jest niezwykle prosta.
O czym należy pamiętać, konwertując duże pliki JSON do formatu CSV?
- Pamięć – w przypadku dużych zbiorów danych problemem często bywa pamięć. Jeżeli spróbujesz załadować cały zbiór danych do pliku CSV za jednym razem, możesz napotkać problemy związane z pamięcią. Dlatego duże pliki CSV należy przetwarzać partiami, aby uniknąć takich problemów.
- Usuwanie nadmiarowości – powielanie tych samych danych w zbiorze tylko zwiększa jego rozmiar, nie dodając żadnej wartości. Usuń więc zbędne informacje ze zbioru danych, co zmniejszy rozmiar pliku i przyspieszy proces konwersji.
- Korzystanie z bibliotek – do konwersji małych zbiorów możesz użyć własnego kodu w Pythonie, jednak przy dużych zbiorach lepiej jest korzystać z bibliotek takich jak Pandas, aby zapewnić wydajną konwersję.
- Kopie zapasowe – podczas konwersji dużych plików JSON do CSV zawsze wykonuj kopię zapasową danych. Dzięki temu, w razie problemów z konwersją, będziesz miał możliwość powrotu do oryginalnych danych.
Potencjalne błędy, które mogą wystąpić podczas konwersji
#1. Błąd Unicode
Ten błąd może pojawić się podczas próby zapisania znaków specjalnych lub znaków spoza zestawu ASCII do pliku CSV z danych JSON.
Aby temu zaradzić, należy zdefiniować odpowiednie kodowanie w funkcji `open` używanej przy konwersji plików JSON na CSV.
Można to zrobić, dodając parametr o nazwie `encoding` do funkcji `open`, jak pokazano poniżej:
with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file
#2. Błąd wartości: oczekiwany obiekt lub wartość
Ten błąd pojawia się, gdy występuje problem z zawartością pliku JSON, a konkretnie, gdy funkcja nie może przeanalizować obiektu lub pliku JSON.
Upewnij się, że dane JSON są poprawnie sformatowane i zgodne ze składnią JSON.
Ponadto, jeśli dane JSON zawierają zagnieżdżone obiekty (np. tablice), upewnij się, że obiekty JSON są ujęte w `[…]` a tablice w `[…]`. Przed konwersją zagnieżdżonego JSON na CSV upewnij się, że dane zostały spłaszczone za pomocą metody `JSON.normalize`.
Jedną z głównych różnic między JSON a CSV jest to, że dane JSON nie mają nagłówków, tak jak CSV. Dlatego ważne jest, aby odpowiednio obsłużyć nagłówki CSV podczas konwersji JSON na CSV. Możesz im przypisać wartości lub pozostawić je puste.
Jeśli jednak przypisujesz nagłówki do pliku CSV, upewnij się, że typ danych nagłówków zgadza się z typem danych w pliku.
Podsumowanie
Konwersja z formatu JSON do CSV jest stosunkowo prosta, szczególnie gdy wykonuje się ją w Pythonie. Staje się jeszcze łatwiejsza, gdy korzystamy z biblioteki Pandas.
W tym artykule przedstawiono, jak przekonwertować pliki JSON na CSV za pomocą Pythona. Pokazano również, jak wykorzystać bibliotekę Pandas, aby proces konwersji był efektywny.
Podaliśmy też kilka istotnych kwestii, o których warto pamiętać, aby konwersja przebiegała sprawnie, oraz omówiliśmy typowe błędy, które mogą wystąpić.
Możesz również sprawdzić, jak konwertować pliki JSON do formatu Excela.