Imagine 20 nomes e seus números de telefone escritos em um simples documento do Word. Difícil de acompanhar, mas ainda assim você pode conseguir ler. Agora imagine 200 nomes, mas desta vez seus números de série e endereços, junto com números de telefone em texto simples. Desajeitado, certo?
Você não acha que ficaria mais claro se pudéssemos ver esses dados em um formato estruturado? Sim certo! É por isso que os cientistas ou analistas de dados usam dados formatados para suas análises. Dois desses formatos para armazenar ou trabalhar com dados são JSON e CSV.
JSON são arquivos leves conhecidos para troca de dados entre aplicativos ou servidores. Eles armazenam dados em pares de valores-chave.
Embora os arquivos CSV sejam valores separados por vírgula para armazenar big data. Embora sejam valores separados por vírgula, muitas vezes você os encontra em uma estrutura tabular ao usar Python para análise.
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Por que converter JSON para CSV em Python?
Análise de dados mais rápida: as operações Python em arquivos CSV são mais rápidas. Você pode visualizar, classificar, filtrar e cortar dados rapidamente no formato CSV. Além disso, Python possui uma biblioteca chamada Pandas para análise eficiente de dados de arquivos CSV.
Suporte para várias ferramentas de processamento de dados: embora os arquivos JSON sejam leves e fáceis para troca de dados, os arquivos CSV são mais confortáveis de visualizar e analisar usando bancos de dados como planilhas e linguagens de programação como Python.
Eficiência de memória: o formato JSON inclui metadados, sobrecarregando a memória, enquanto CSV consiste apenas em valores separados por vírgula, sem pontuações ou metadados adicionais. Além disso, a análise de dados JSON requer mais memória do que CSV.
Portanto, comparado ao JSON, o formato CSV é mais eficiente em termos de memória no armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados.
Legível por humanos: o formato CSV é adequado para inspeção manual. Quando aberto em tabelas ou planilhas, você pode ler e compreender facilmente os dados CSV, enquanto o formato JSON é um tanto complexo de ler, especialmente quando inclui objetos aninhados.
Desempenho: a análise e o processamento de arquivos CSV são mais rápidos e exigem menos memória em comparação com arquivos JSON, resultando em desempenho ideal.
Como converter JSON para CSV em Python?
Aqui estão as etapas para converter JSON em CSV em Python.
Etapa 1: importe módulos integrados JSON e CSV.
import json import csv
Etapa 2: vamos supor que temos os dados JSON em um arquivo chamado json_data.json. Leia esses dados em uma variável usando a função load.
with open('json_data.json') as data:
json = json.load(data)
Etapa 3: crie um arquivo csv com cabeçalhos JSON como nomes de colunas e valores correspondentes nas células.
headers = json[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:
csv_writer.writerow(row)
Como converter JSON para CSV usando Pandas em Python?
Você pode escrever seu próprio código personalizado para a conversão usando bibliotecas integradas JSON e CSV conforme mostrado acima, mas o Pandas é seu amigo. Torna a conversão ainda mais simples com apenas duas linhas de código.
Para quem não conhece o Pandas, é a biblioteca do Python para manipular e analisar grandes dados. Veja como você pode converter facilmente JSON em CSV usando Pandas.
Passo 1: Para converter arquivos JSON em CSV, primeiro você precisa importar Pandas em Python.
Import pandas as pd
Etapa 2: carregue os dados JSON no Pandas DataFrame.
data = pd.read_csv('json_data.json')
Etapa 3: Grave os dados no arquivo CSV.
data.to_csv('csv_data', index=False)
O arquivo denominado ‘csv_data’ será criado no diretório de trabalho atual para armazenar os dados CSV convertidos.
“index = False” aqui exclui a coluna de índice no arquivo CSV.
É isso, é muito fácil converter JSON para CSV usando Pandas.
Coisas a considerar ao converter arquivos JSON grandes em CSV
- Memória – O primeiro problema que você normalmente enfrenta com grandes conjuntos de dados é a memória. Se você tentar carregar dados inteiros em um arquivo CSV de uma só vez, poderá ter problemas de memória. Portanto, processe os grandes dados em CSV em partes para evitar problemas de memória.
- Remover redundância – Ter os mesmos dados redundantes várias vezes no conjunto de dados apenas aumenta o tamanho, mas não agrega nenhum valor aos dados. Portanto, remova os dados redundantes do seu conjunto de dados. Dessa forma, você pode reduzir o tamanho do arquivo de dados, resultando em uma conversão mais rápida.
- Use bibliotecas – Se os dados forem pequenos, você pode escrever um código Python personalizado para convertê-los em CSV, mas no caso de dados grandes, você deve usar uma biblioteca Python como Pandas para converter JSON em CSV com eficiência.
- Backup – Faça um backup dos seus dados enquanto converte arquivos JSON grandes em CSV. Isso ajuda você a voltar aos dados originais se algo der errado com a conversão.
Erros potenciais que podem surgir durante a conversão
#1. Erro Unicode
Você encontraria esse erro ao gravar caracteres especiais ou caracteres não ASCII em um arquivo CSV a partir de dados JSON.
Para corrigir isso, você deve especificar uma codificação apropriada na função open usada ao converter JSON em arquivos CSV.
Você pode fazer isso adicionando um parâmetro chamado encoding à função open, conforme mostrado abaixo:
with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file
#2. Erro de valor: objeto ou valor esperado
Este erro aparece quando há um problema com o conteúdo do arquivo JSON, principalmente quando a função não consegue analisar o objeto ou arquivo JSON.
Portanto, certifique-se de que seus dados JSON estejam bem formatados e sigam a sintaxe JSON.
Além disso, se seus dados JSON contiverem objetos aninhados, como matrizes, certifique-se de que os objetos JSON estejam entre [..] e as matrizes são envolvidas em [..]. Além disso, certifique-se de que os dados sejam nivelados usando “JSON.normalize” antes de converter JSON aninhado em CSV.
Uma das principais diferenças entre JSON e CSV é que os dados JSON não possuem cabeçalhos como CSV. Portanto, lide bem com os cabeçalhos CSV ao converter JSON em CSV. Você pode fornecer valores a eles ou deixá-los vazios como desejar.
Mas se você estiver fornecendo cabeçalhos ao arquivo CSV, certifique-se de que o tipo de dados corresponda aos dados reais do arquivo.
Conclusão
Converter JSON em CSV é fácil quando feito em Python. Ainda mais simples se usarmos a biblioteca Pandas.
Portanto, este artigo mostra como converter arquivos JSON em CSV usando Python. Além disso, mostramos como usar o Pandas para converter JSON em CSV com eficiência.
Seguido de algumas coisas importantes que você deve ter em mente para um processo de conversão mais tranquilo e erros comuns que você pode encontrar durante a conversão.
Você também pode verificar a conversão de arquivos JSON para Excel.