我假设您的JSON文件将解码为字典列表。首先，我们需要一个将JSON对象扁平化的函数:

def flattenjson(b, delim):
    val = {}
    for i in b.keys():
        if isinstance(b[i], dict):
            get = flattenjson(b[i], delim)
            for j in get.keys():
                val[i + delim + j] = get[j]
        else:
            val[i] = b[i]
            
    return val

在JSON对象上运行这段代码的结果:

flattenjson({
    "pk": 22, 
    "model": "auth.permission", 
    "fields": {
      "codename": "add_message", 
      "name": "Can add message", 
      "content_type": 8
    }
  }, "__")

is

{
    "pk": 22, 
    "model": "auth.permission", 
    "fields__codename": "add_message", 
    "fields__name": "Can add message", 
    "fields__content_type": 8
}

对JSON对象输入数组中的每个dict应用此函数后:

input = map(lambda x: flattenjson( x, "__" ), input)

并查找相关的列名:

columns = [x for row in input for x in row.keys()]
columns = list(set(columns))

在CSV模块中运行这个并不难:

with open(fname, 'wb') as out_file:
    csv_w = csv.writer(out_file)
    csv_w.writerow(columns)

    for i_r in input:
        csv_w.writerow(map(lambda x: i_r.get(x, ""), columns))

您可以使用此代码将json文件转换为csv文件 读取文件后，我将对象转换为熊猫数据框架，然后将其保存为CSV文件

import os
import pandas as pd
import json
import numpy as np

data = []
os.chdir('D:\\Your_directory\\folder')
with open('file_name.json', encoding="utf8") as data_file:    
     for line in data_file:
        data.append(json.loads(line))

dataframe = pd.DataFrame(data)        
## Saving the dataframe to a csv file
dataframe.to_csv("filename.csv", encoding='utf-8',index= False)

修改了Alec McGail的答案，以支持包含列表的JSON

    def flattenjson(self, mp, delim="|"):
            ret = []
            if isinstance(mp, dict):
                    for k in mp.keys():
                            csvs = self.flattenjson(mp[k], delim)
                            for csv in csvs:
                                    ret.append(k + delim + csv)
            elif isinstance(mp, list):
                    for k in mp:
                            csvs = self.flattenjson(k, delim)
                            for csv in csvs:
                                    ret.append(csv)
            else:
                    ret.append(mp)

            return ret

谢谢!

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csv.DictWriter()很容易，详细的实现可以像这样:

def read_json(filename):
    return json.loads(open(filename).read())
def write_csv(data,filename):
    with open(filename, 'w+') as outf:
        writer = csv.DictWriter(outf, data[0].keys())
        writer.writeheader()
        for row in data:
            writer.writerow(row)
# implement
write_csv(read_json('test.json'), 'output.csv')

注意，这假设所有JSON对象都具有相同的字段。

这是一份可能对你有帮助的参考资料。

如果我们考虑下面的例子，将json格式的文件转换为csv格式的文件。

{
 "item_data" : [
      {
        "item": "10023456",
        "class": "100",
        "subclass": "123"
      }
      ]
}

下面的代码将转换json文件(data3. xml)。Json)转换为CSV文件(data3.csv)。

import json
import csv
with open("/Users/Desktop/json/data3.json") as file:
    data = json.load(file)
    file.close()
    print(data)

fname = "/Users/Desktop/json/data3.csv"

with open(fname, "w", newline='') as file:
    csv_file = csv.writer(file)
    csv_file.writerow(['dept',
                       'class',
                       'subclass'])
    for item in data["item_data"]:
         csv_file.writerow([item.get('item_data').get('dept'),
                            item.get('item_data').get('class'),
                            item.get('item_data').get('subclass')])

上面提到的代码已经在本地安装的pycharm中执行，它已经成功地将json文件转换为csv文件。希望这有助于转换文件。