使用pandas中的json_normalize:

在名为test.json的文件中使用来自OP的示例数据。 这里使用了Encoding ='utf-8'，但在其他情况下可能不需要。 下面的代码利用了pathlib库。 .open是pathlib的一个方法。 也适用于非windows路径。 使用pandas.to_csv(…)将数据保存为csv文件。

import pandas as pd
# As of Pandas 1.01, json_normalize as pandas.io.json.json_normalize is deprecated and is now exposed in the top-level namespace.
# from pandas.io.json import json_normalize
from pathlib import Path
import json

# set path to file
p = Path(r'c:\some_path_to_file\test.json')

# read json
with p.open('r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.loads(f.read())

# create dataframe
df = pd.json_normalize(data)

# dataframe view
 pk            model  fields.codename           fields.name  fields.content_type
 22  auth.permission     add_logentry     Can add log entry                    8
 23  auth.permission  change_logentry  Can change log entry                    8
 24  auth.permission  delete_logentry  Can delete log entry                    8
  4  auth.permission        add_group         Can add group                    2
 10  auth.permission      add_message       Can add message                    4

# save to csv
df.to_csv('test.csv', index=False, encoding='utf-8')

CSV输出:

pk,model,fields.codename,fields.name,fields.content_type
22,auth.permission,add_logentry,Can add log entry,8
23,auth.permission,change_logentry,Can change log entry,8
24,auth.permission,delete_logentry,Can delete log entry,8
4,auth.permission,add_group,Can add group,2
10,auth.permission,add_message,Can add message,4

嵌套更重的JSON对象的资源:

所以答案: 用python平化JSON数组 如何平嵌套的JSON递归，与平坦JSON 如何json_normalize一个列与nan 使用pandas将一列字典拆分为单独的列 有关其他相关问题，请参阅json_normalize标记。

不幸的是，我没有足够的声誉来为@Alec McGail的惊人回答做出小小的贡献。 我正在使用Python3，我需要将映射转换为@Alexis R注释后面的列表。

另外，我发现csv作者添加了一个额外的CR文件(我有一个空行每一行与数据在csv文件)。根据@Jason R. Coombs对这个帖子的回答，解决方法非常简单: CSV在Python中添加了一个额外的回车

您只需将lineterminator='\n'参数添加到csv.writer。它将是:csv_w = csv。Writer (out_file, lineterminator='\n')

由于数据看起来是字典格式，因此似乎应该实际使用csv.DictWriter()来实际输出带有适当标题信息的行。这将使转换更容易处理。然后fieldnames参数将正确地设置顺序，而第一行的输出作为标题将允许稍后由csv.DictReader()读取和处理。

例如，Mike Repass使用

output = csv.writer(sys.stdout)

output.writerow(data[0].keys())  # header row

for row in data:
  output.writerow(row.values())

不过，只需将初始设置更改为 输出= csv。DictWriter数据(文件集,字段名= [0]. keys ())

注意，由于字典中元素的顺序没有定义，您可能必须显式地创建字段名条目。一旦你这样做了，writerow就可以工作了。然后写操作就像最初显示的那样工作。

使用pandas中的json_normalize:

在名为test.json的文件中使用来自OP的示例数据。 这里使用了Encoding ='utf-8'，但在其他情况下可能不需要。 下面的代码利用了pathlib库。 .open是pathlib的一个方法。 也适用于非windows路径。 使用pandas.to_csv(…)将数据保存为csv文件。

import pandas as pd
# As of Pandas 1.01, json_normalize as pandas.io.json.json_normalize is deprecated and is now exposed in the top-level namespace.
# from pandas.io.json import json_normalize
from pathlib import Path
import json

# set path to file
p = Path(r'c:\some_path_to_file\test.json')

# read json
with p.open('r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.loads(f.read())

# create dataframe
df = pd.json_normalize(data)

# dataframe view
 pk            model  fields.codename           fields.name  fields.content_type
 22  auth.permission     add_logentry     Can add log entry                    8
 23  auth.permission  change_logentry  Can change log entry                    8
 24  auth.permission  delete_logentry  Can delete log entry                    8
  4  auth.permission        add_group         Can add group                    2
 10  auth.permission      add_message       Can add message                    4

# save to csv
df.to_csv('test.csv', index=False, encoding='utf-8')

CSV输出:

pk,model,fields.codename,fields.name,fields.content_type
22,auth.permission,add_logentry,Can add log entry,8
23,auth.permission,change_logentry,Can change log entry,8
24,auth.permission,delete_logentry,Can delete log entry,8
4,auth.permission,add_group,Can add group,2
10,auth.permission,add_message,Can add message,4

嵌套更重的JSON对象的资源:

所以答案: 用python平化JSON数组 如何平嵌套的JSON递归，与平坦JSON 如何json_normalize一个列与nan 使用pandas将一列字典拆分为单独的列 有关其他相关问题，请参阅json_normalize标记。

import json,csv
t=''
t=(type('a'))
json_data = []
data = None
write_header = True
item_keys = []
try:
with open('kk.json') as json_file:
    json_data = json_file.read()

    data = json.loads(json_data)
except Exception as e:
    print( e)

with open('bar.csv', 'at') as csv_file:
    writer = csv.writer(csv_file)#, quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    for item in data:
        item_values = []
        for key in item:
            if write_header:
                item_keys.append(key)
            value = item.get(key, '')
            if (type(value)==t):
                item_values.append(value.encode('utf-8'))
            else:
                item_values.append(value)
        if write_header:
            writer.writerow(item_keys)
            write_header = False
        writer.writerow(item_values)

我知道这个问题已经被问到很长时间了，但我想我可以在其他人的答案上加上一篇博客文章，以一种非常简洁的方式解释解决方案。

这是链接

打开文件进行写入

employ_data = open('/tmp/EmployData.csv', 'w')

创建csv writer对象

csvwriter = csv.writer(employ_data)
count = 0
for emp in emp_data:
      if count == 0:
             header = emp.keys()
             csvwriter.writerow(header)
             count += 1
      csvwriter.writerow(emp.values())

为了保存内容，请确保关闭文件

employ_data.close()