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• 了解json整体格式
• 转换格式
  • 提取key和value
  • 使用pandas写入csv

了解json整体格式

这里有一段json格式的文件，存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分)：global_temperature.json

{
  "description": {
    "title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December",
    "units": "Degrees Celsius",
    "base_period": "1901-2000"
  },
  "data": {
    "1880": "-0.1247",
    "1881": "-0.0707",
    "1882": "-0.0710",
    "1883": "-0.1481",
    "1884": "-0.2099",
    "1885": "-0.2220",
    "1886": "-0.2101",
    "1887": "-0.2559"
  }
}

通过python读取后可以看到其实json就是dict类型的数据，description和data字段就是key

由于json存在层层嵌套的关系，示例里面的data其实也是dict类型，那么年份就是key，温度就是value

转换格式

现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里

提取key和value

这里我把它们转换分别转换成int和float类型，如果不做处理默认是str类型

year_str_lst = json_data['data'].keys()
year_int_lst = [int(year_str) for year_str in year_str_lst]

temperature_str_lst = json_data['data'].values()
temperature_int_lst = [float(temperature_str) for temperature_str in temperature_str_lst]

print(year_int)
print(temperature_int_lst)

使用pandas写入csv

import pandas as pd

# 构建 dataframe
year_series = pd.Series(year_int_lst,name='year')
temperature_series = pd.Series(temperature_int_lst,name='temperature')

result_dataframe = pd.concat([year_series,temperature_series],axis=1)

result_dataframe.to_csv('./files/global_temperature.csv', index = None)

axis=1，是横向拼接，若axis=0则是竖向拼接
最终效果

注意
如果在调用to_csv()方法时不加上index = None，则会默认在csv文件里加上一列索引，这是我们不希望看见的