垂直讀取和寫入多個字典到csv檔案

我有多個 json 格式的字典“some.json”，看起來像這些

{
  "my_dict" : {
    'key1': 'value1', 
    'key2': 'value2', 
    'key3': 'value3'
  },
  "my_dict2" : {
    'key8': 'value8', 
    'key9': 'value9', 
    'key10': 'value10'
  }
}

鍵和值都是字串。我想將其匯出為csv垂直格式，然后將其讀回json檔案。例如，當我將一個專案添加到 my_dictcsv格式時，它也會被添加到json檔案中。

所需的輸出

my_dict
key1,value1
key2,value2
key3,value3
my_dict2
key8,value8
key9,value9
key10,value10

到目前為止我得到了一個解決方案，但問題是，字典的名稱沒有寫在 csv 檔案上，所以不能讀回 json 檔案

import pandas as pd

with open('some.json') as f_input:
    df = pd.read_json(f_input)

df = df.bfill(axis='columns')
df.iloc[:, 0].to_csv('some.csv', encoding='utf-8', header=False)

uj5u.com熱心網友回復：

使用file.writedict 名稱創建新檔案：

import json

with open('some.json') as f:    
    d = json.load(f)  

#sample
d = { "my_dict" : { 'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}, 
      "my_dict2" : { 'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}
     
with open("some1.csv", 'w') as f:
     for k, v in d.items():
         f.write(k   '\n')
         for k1, v1 in v.items():
             f.write(f"{k1},{v1}\n")

my_dict
key1,value1
key2,value2
key3,value3
my_dict2
key8,value8
key9,value9
key10,value10

并為回讀：

df = pd.read_csv("some1.csv", names=['a','b']) 

m = df['b'].isna()
df['new'] = df['a'].where(m).ffill()
s = df[~m].set_index(['new','a'])['b']

d = {level: s.xs(level).to_dict() for level in s.index.levels[0]}
print (d)
{'my_dict': {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'},
 'my_dict2': {'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

編輯：

如果應更改格式：

d = { "my_dict" : { 'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}, 
      "my_dict2" : { 'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

with open("some1.csv", 'w') as f:
     for k, v in d.items():
         for k1, v1 in v.items():
             f.write(f"{k},{k1},{v1}\n")
             
my_dict,key1,value1
my_dict,key2,value2
my_dict,key3,value3
my_dict2,key8,value8
my_dict2,key9,value9
my_dict2,key10,value10

s = pd.read_csv("some1.csv", names=['b'], squeeze=True)
print (s)
my_dict   key1      value1
          key2      value2
          key3      value3
my_dict2  key8      value8
          key9      value9
          key10    value10
Name: b, dtype: object


d = {level: s.xs(level).to_dict() for level in s.index.levels[0]}
print (d)
{'my_dict': {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'},
 'my_dict2': {'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

uj5u.com熱心網友回復：

我修復了你的some.json檔案：

{
  "my_dict": {
    "key1": "value1", 
    "key2": "value2", 
    "key3": "value3"
  },
  "my_dict2": {
    "key8": "value8", 
    "key9": "value9", 
    "key10": "value10"
  }
}

現在您可以將 json 檔案轉換為 csv 檔案：

pd.read_json('some.json', orient='index').stack().to_csv('some.csv', header=False)

你的some.csv檔案看起來像：

my_dict,key1,value1
my_dict,key2,value2
my_dict,key3,value3
my_dict2,key8,value8
my_dict2,key9,value9
my_dict2,key10,value10

注意：使用上述格式，如果需要，您可以輕松地在 Excel 中使用您的 csv 檔案。

回滾操作：

d = pd.read_csv('some.csv', header=None, index_col=0).groupby(0, sort=False) \
      .apply(lambda x: {k: v for k, v in zip(x[1], x[2])}).to_dict()
print(d)

# Output:
{'my_dict': {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'},
 'my_dict2': {'key8': 'value8', 'key9': 'value9', 'key10': 'value10'}}

uj5u.com熱心網友回復：

有點hacky，但產生的輸入正是您所追求的：

[f'{col}\n{df[col].dropna().to_csv(header=False)}' for col in df.columns)]

您可以''.join(...)然后一次性寫入或添加mode='a',，to_csv以便將輸出直接附加到某個檔案。

標籤：Python json 熊猫 文件 字典

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