CSV 파일을 여러 줄 JSON으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

CSV 파일을 여러 줄 JSON으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

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여기 내 코드, 정말 간단한 것들이 있습니다.

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)

일부 필드 이름을 선언하고 리더는 CSV를 사용하여 파일을 읽고 파일 이름을 사용하여 파일을 JSON 형식으로 덤프합니다. 여기에 문제가 있습니다 ...

CSV 파일의 각 레코드는 다른 행에 있습니다. JSON 출력이 같은 방식이기를 원합니다. 문제는 모든 것을 하나의 거대하고 긴 줄에 버리는 것입니다.

나는 for line in csvfile:다음 과 같은 것을 사용하고 reader = csv.DictReader( line, fieldnames)각 줄을 반복 하는 코드를 아래에서 실행 하려고 시도했지만 한 줄에서 전체 파일을 수행 한 다음 다른 줄에서 전체 파일을 반복합니다 ... 줄이 떨어질 때까지 계속됩니다. .

이 문제를 해결하기위한 제안 사항이 있습니까?

편집 : 명확히하기 위해 현재 : (1 행의 모든 ​​레코드)

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

내가 찾는 것 : (2 줄에 2 개의 레코드)

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

각 개별 필드가 들여 쓰기 / 별도의 줄에있는 것이 아니라 각 레코드가 자체 줄에 있습니다.

샘플 입력.

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

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원하는 출력의 문제는 유효한 json 문서가 아니라는 것입니다. 그것은 json 문서 의 흐름입니다 !

필요하다면 괜찮습니다.하지만 출력에서 ​​원하는 각 문서에 대해 json.dumps.

문서를 분리하려는 줄 바꿈이 해당 문서에 포함되어 있지 않으므로 직접 제공해야합니다. 따라서 json.dump에 대한 호출에서 루프를 꺼내서 작성된 각 문서에 대한 개행 문자를 삽입하면됩니다.

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')

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다음 예제를 통해 Pandas DataFrame을 사용하여이를 달성 할 수 있습니다.

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)

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@SingleNegationElimination의 응답을 가져와 파이프 라인에서 사용할 수있는 세 줄로 단순화했습니다.

import csv
import json
import sys

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

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당신은 이것을 시도 할 수 있습니다

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)

편집하다:

더 간단한 접근

import csvmapper

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

converter = csvmapper.JSONConverter(parser)

print converter.doConvert(pretty=True)

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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)

json.dumps () 문서

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indent매개 변수 추가json.dumps

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

또한 json.dumpopen으로 간단히 사용할 수 있습니다 jsonfile.

json.dump(data, jsonfile)

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Pandas를 사용하여 csv 파일을 DataFrame ( pd.read_csv ) 으로 읽은 다음 원하는 경우 열을 조작 (삭제 또는 값 업데이트)하고 마지막으로 DataFrame을 다시 JSON ( pd.DataFrame.to_json ) 으로 변환하는 방법은 무엇입니까 ?

참고 : 이것이 얼마나 효율적인지 확인하지 않았지만 이것은 확실히 큰 csv를 json으로 조작하고 변환하는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다.

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I see this is old but I needed the code from SingleNegationElimination however I had issue with the data containing non utf-8 characters. These appeared in fields I was not overly concerned with so I chose to ignore them. However that took some effort. I am new to python so with some trial and error I got it to work. The code is a copy of SingleNegationElimination with the extra handling of utf-8. I tried to do it with https://docs.python.org/2.7/library/csv.html but in the end gave up. The below code worked.

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

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As slight improvement to @MONTYHS answer, iterating through a tup of fieldnames:

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)

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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)

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/19697846/how-to-convert-csv-file-to-multiline-json