Zamislite situaciju sa 20 imena i pripadajućih brojeva telefona zapisanih u običnom Word dokumentu. Nije baš jednostavno pratiti, ali je ipak moguće. Sada zamislite 200 imena, uz to i serijske brojeve, adrese i brojeve telefona, sve to u običnom tekstu. Vrlo nezgodno, zar ne?
Zar ne bi bilo mnogo preglednije kada bismo sve te informacije mogli videti u strukturisanom obliku? Upravo tako! Zbog toga naučnici i analitičari koriste formatirane podatke za svoju analizu. Dva takva formata za skladištenje i rad sa podacima su JSON i CSV.
JSON (JavaScript Object Notation) su lagane datoteke koje se koriste za razmenu podataka između različitih aplikacija ili servera. Oni podatke čuvaju u parovima ključ/vrednost.
Sa druge strane, CSV (Comma Separated Values) datoteke su format u kojem su vrednosti razdvojene zarezima i koriste se za skladištenje većih količina podataka. Iako su podaci razdvojeni zarezima, često ih možete videti u tabelarnom obliku kada koristite Python za analizu.
Zašto konvertovati JSON u CSV u Pythonu?
Brža analiza podataka: Operacije sa CSV datotekama u Pythonu su generalno brže. Možete brzo pregledati, sortirati, filtrirati i skraćivati podatke kada su u CSV formatu. Pored toga, Python ima biblioteku pod nazivom Pandas koja je izuzetno korisna za efikasnu analizu CSV podataka.
Podrška za različite alate za obradu podataka: Iako su JSON datoteke jednostavne za razmenu podataka, CSV datoteke su praktičnije za vizualizaciju i analizu pomoću baza podataka kao što su tabele ili u programskim jezicima kao što je Python.
Efikasnost memorije: JSON format uključuje metapodatke, što opterećuje memoriju, dok CSV sadrži samo vrednosti razdvojene zarezima, bez dodatnih znakova interpunkcije ili metapodataka. Takođe, raščlanjivanje JSON podataka zahteva više memorije nego obrada CSV datoteka.
Dakle, u poređenju sa JSON, CSV format je efikasniji u smislu memorije za skladištenje i obradu velikih skupova podataka.
Lakoća čitanja: CSV format je vrlo pogodan za ručnu proveru. Kada se otvori u tabelarnom obliku, lako je pročitati i razumeti podatke, dok je JSON format teži za čitanje, naročito kada uključuje ugnježđene objekte.
Performanse: Parsiranje i obrada CSV datoteka je brža i zahteva manje memorije u odnosu na JSON, što rezultira boljim performansama.
Kako konvertovati JSON u CSV u Pythonu?
Sledi niz koraka za pretvaranje JSON datoteka u CSV format u Pythonu.
Korak 1: Uvezite ugrađene module json i csv.
import json import csv
Korak 2: Pretpostavimo da imamo JSON podatke u datoteci pod nazivom json_data.json. Pročitajte te podatke u promenljivu koristeći funkciju load.
with open('json_data.json') as data:
json_data = json.load(data)
Korak 3: Kreirajte CSV datoteku sa JSON zaglavljima kao nazivima kolona i odgovarajućim vrednostima u ćelijama.
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)
Kako konvertovati JSON u CSV koristeći Pandas u Pythonu?
Možete napisati sopstveni kod za konverziju koristeći json i csv ugrađene biblioteke, ali Pandas je izuzetan alat koji pojednostavljuje ceo proces. Konverziju možete obaviti sa samo nekoliko linija koda.
Za one koji nisu upoznati sa Pandas, to je Python biblioteka namenjena manipulaciji i analizi velikih skupova podataka. Evo kako možete lako konvertovati JSON u CSV koristeći Pandas.
Korak 1: Da biste konvertovali JSON u CSV, prvo morate uvesti Pandas biblioteku.
import pandas as pd
Korak 2: Učitajte JSON podatke u Pandas DataFrame.
data = pd.read_json('json_data.json')
Korak 3: Zapišite podatke u CSV datoteku.
data.to_csv('csv_data.csv', index=False)
Datoteka pod nazivom csv_data.csv biće kreirana u vašem radnom direktorijumu, čuvajući konvertovane CSV podatke.
Parametar index=False isključuje kolonu indeksa u CSV datoteci.
To je sve, konverzija JSON u CSV je tako jednostavna pomoću Pandas biblioteke.
Stvari koje treba uzeti u obzir prilikom konvertovanja velikih JSON datoteka u CSV
- Memorija: Glavni problem sa kojim se susrećemo kod velikih skupova podataka jeste memorija. Ako pokušate da učitate sve podatke odjednom u CSV datoteku, možete naići na probleme sa memorijom. Stoga, obradite velike podatke u delovima kako biste izbegli probleme sa memorijom.
- Uklonite suvišne podatke: Ponavljanje istih podataka više puta samo povećava veličinu datoteke, a ne donosi dodatnu vrednost. Uklonite duplikate iz skupa podataka. Na taj način smanjujete veličinu datoteke i ubrzavate konverziju.
- Koristite biblioteke: Ako su podaci mali, možete koristiti sopstveni Python kod za konverziju, ali u slučaju velikih skupova podataka, koristite biblioteke poput Pandas za efikasnu konverziju JSON u CSV.
- Napravite rezervnu kopiju: Uvek napravite rezervnu kopiju podataka prilikom konverzije velikih JSON datoteka u CSV. To vam omogućava da se vratite na originalne podatke ukoliko nešto krene naopako tokom konverzije.
Potencijalne greške koje se mogu pojaviti tokom konverzije
#1. Unicode greška
Ova greška se javlja kada upisujete specijalne znakove ili znakove koji nisu ASCII u CSV datoteku iz JSON podataka.
Da biste rešili ovaj problem, navedite odgovarajuće kodiranje u open() funkciji prilikom konverzije JSON u CSV.
To možete učiniti dodavanjem parametra encoding u open() funkciju, kao što je prikazano ispod:
with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file
#2. Greška vrednosti: Očekivani objekat ili vrednost
Ova greška se javlja kada postoji problem sa sadržajem JSON datoteke, obično kada funkcija ne može da raščlani JSON objekat ili datoteku.
Zato proverite da li su JSON podaci ispravno formatirani i da li prate JSON sintaksu.
Takođe, ako JSON podaci sadrže ugnježđene objekte kao što su nizovi, uverite se da su JSON objekti zatvoreni u [...], a nizovi su uokvireni sa [...]. Pored toga, koristite json.normalize za izravnavanje podataka pre konverzije u CSV.
Jedna od ključnih razlika između JSON i CSV je da JSON podaci nemaju zaglavlja, za razliku od CSV. Stoga, pažljivo upravljajte CSV zaglavljima prilikom konverzije. Možete im dodeliti vrednosti ili ih ostaviti prazne, po želji.
Međutim, ako dodeljujete zaglavlja CSV datoteci, uverite se da se tip podataka zaglavlja poklapa sa tipom stvarnih podataka u datoteci.
Zaključak
Pretvaranje JSON datoteka u CSV format je jednostavno u Pythonu, naročito ako koristite Pandas biblioteku.
Ovaj članak vam je pokazao kako da konvertujete JSON u CSV koristeći Python, kao i kako da efikasno koristite Pandas biblioteku.
Takođe, naveli smo nekoliko važnih stvari koje treba uzeti u obzir radi lakše konverzije, kao i najčešće greške koje se mogu pojaviti tokom ovog procesa.
Možete takođe proveriti kako konvertovati JSON datoteke u Excel.