Imagine ter uma lista com 20 nomes e seus respectivos números de telefone em um documento do Word. É possível acompanhar, apesar da dificuldade. Agora, imagine 200 nomes, com números de série, endereços e telefones, tudo em texto simples. Complicado, não é?
Não seria mais claro se esses dados fossem apresentados em um formato estruturado? Certamente! É por isso que cientistas e analistas de dados utilizam formatos específicos para suas análises. Dois desses formatos comuns são JSON e CSV.
Arquivos JSON são leves e ideais para a troca de dados entre aplicações ou servidores, armazenando informações em pares de chave-valor.
Por outro lado, arquivos CSV (Comma Separated Values) usam vírgulas para separar os dados, sendo muito utilizados para armazenar grandes volumes de informação. Apesar de serem separados por vírgulas, geralmente são apresentados em formato de tabela, especialmente ao usar Python para análise.
Por que converter JSON para CSV usando Python?
Análise de dados mais rápida: Operações em arquivos CSV usando Python são mais eficientes. É possível visualizar, ordenar, filtrar e segmentar dados rapidamente nesse formato. Além disso, Python possui a biblioteca Pandas, ideal para analisar dados de arquivos CSV.
Compatibilidade com diversas ferramentas: Embora JSON seja excelente para troca de dados, CSV é mais conveniente para visualização e análise usando planilhas e linguagens de programação como Python.
Eficiência de memória: JSON inclui metadados que sobrecarregam a memória, enquanto CSV contém apenas valores separados por vírgulas, sem informações extras. A análise de JSON também demanda mais memória que a de CSV.
Portanto, CSV é mais eficiente em termos de memória no armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados.
Legibilidade para humanos: CSV é ótimo para inspeção manual. Ao abrir em planilhas, os dados CSV são facilmente compreendidos, enquanto o formato JSON pode ser mais complexo, especialmente com objetos aninhados.
Desempenho: A análise e o processamento de CSV são mais rápidos e exigem menos memória do que JSON, resultando em melhor desempenho.
Como converter JSON para CSV em Python?
A seguir, os passos para converter JSON em CSV com Python:
Passo 1: Importe os módulos JSON e CSV.
import json import csv
Passo 2: Suponha que os dados JSON estejam em um arquivo chamado json_data.json. Leia esses dados para uma variável usando a função load.
with open('json_data.json') as data:
json_data = json.load(data)
Passo 3: Crie um arquivo CSV com os cabeçalhos JSON como nomes de colunas e os valores correspondentes nas células.
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)
Como converter JSON para CSV usando Pandas em Python?
Você pode criar seu próprio código usando as bibliotecas JSON e CSV, mas o Pandas torna essa conversão ainda mais simples, com apenas algumas linhas de código.
Para quem não conhece, Pandas é a biblioteca do Python para manipular e analisar grandes volumes de dados. Veja como é fácil converter JSON para CSV com ela:
Passo 1: Importe a biblioteca Pandas.
import pandas as pd
Passo 2: Carregue os dados JSON em um DataFrame do Pandas.
data = pd.read_json('json_data.json')
Passo 3: Salve os dados no arquivo CSV.
data.to_csv('csv_data.csv', index=False)
O arquivo chamado csv_data.csv será criado no diretório de trabalho, contendo os dados CSV convertidos.
O parâmetro index=False evita que a coluna de índice seja escrita no arquivo CSV.
Como você pode ver, é muito simples converter JSON para CSV usando o Pandas.
Considerações ao converter arquivos JSON grandes em CSV
- Memória: O primeiro desafio ao lidar com grandes conjuntos de dados é a gestão de memória. Tentar carregar todos os dados de uma vez pode gerar problemas. Por isso, processe os dados em partes para evitar sobrecarga.
- Remover redundância: Dados redundantes aumentam o tamanho do arquivo sem agregar valor. Remova dados desnecessários para reduzir o tamanho do arquivo e acelerar a conversão.
- Utilize bibliotecas: Para conjuntos de dados menores, você pode usar código Python personalizado, mas para dados grandes, use bibliotecas como Pandas para conversão eficiente.
- Backup: Faça um backup dos seus dados antes de iniciar a conversão. Isso permite que você retorne aos dados originais em caso de problemas.
Erros comuns durante a conversão
#1. Erro Unicode
Esse erro pode ocorrer ao escrever caracteres especiais ou não ASCII em um arquivo CSV a partir de dados JSON.
Para corrigir, especifique a codificação adequada na função open ao converter JSON para CSV.
Adicione o parâmetro encoding à função open:
with open('data.csv', 'w', newline="", encoding='utf-8') as csv_file:
#2. Erro de valor: objeto ou valor esperado
Esse erro surge quando há um problema com o conteúdo do arquivo JSON, impedindo a função de interpretar corretamente o objeto ou arquivo JSON.
Certifique-se de que seus dados JSON estejam bem formatados e sigam a sintaxe JSON.
Se seus dados contiverem objetos aninhados, como matrizes, verifique se os objetos JSON estão entre [..] e as matrizes também estão entre [..]. Utilize JSON.normalize para nivelar os dados antes da conversão.
Uma diferença importante entre JSON e CSV é que JSON não possui cabeçalhos. Ao converter, defina os cabeçalhos adequadamente. Você pode criar cabeçalhos com valores ou deixá-los vazios.
Caso você forneça cabeçalhos ao arquivo CSV, certifique-se de que os tipos de dados correspondam aos dados reais no arquivo.
Conclusão
Converter JSON para CSV é simples em Python, especialmente ao usar a biblioteca Pandas.
Este artigo mostrou como converter JSON para CSV usando Python, incluindo o uso eficiente do Pandas.
Além disso, foram apresentadas considerações importantes para um processo de conversão mais suave, e os erros mais comuns que podem surgir durante esse processo.
Você também pode explorar a conversão de arquivos JSON para o formato Excel.