Python实现JSON转CSV：如何筛选指定字段？

问题说明 #

通过requests发送POST请求获取JSON响应后，需要提取响应中data -> results数组里的ID、cve、cvss、scoreVersion字段，导出为结构规整的CSV文件。但之前的代码将整个对象塞进单个单元格，无法得到预期的列拆分效果。

错误代码回顾 #

之前尝试的代码：

response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)
text_data = response.text
json_dict = json.loads(text_data)
df = pd.DataFrame.from_dict(json_dict['data'])
df.to_csv("output.csv")

问题出在pd.DataFrame.from_dict(json_dict['data'])：json_dict['data']是包含results键的字典，pandas会将每个键作为单独列，results列下的每个元素都是完整的对象，导致所有字段被挤在一个单元格里。

正确实现代码 #

import requests
import pandas as pd

# 发送POST请求，关闭证书验证（根据实际情况调整verify参数）
response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)
# 直接解析JSON响应，无需手动调用json.loads
json_response = response.json()
# 定位到需要的结构化数据：data下的results数组
target_data = json_response['data']['results']
# 创建DataFrame，指定需要保留的字段及顺序
df = pd.DataFrame(target_data, columns=['ID', 'cve', 'cvss', 'scoreVersion'])
# 导出CSV，设置index=False避免生成多余的索引列
df.to_csv('output.csv', index=False)

关键说明 #

1. 直接解析响应：requests的response.json()方法可以直接将响应内容解析为Python字典，省去手动处理text和json.loads的步骤。
2. 定位正确的数据层级：必须取json_response['data']['results']，这个数组中的每个元素都是一条完整的数据记录，pandas会自动将对象的键映射为列名。
3. 筛选指定字段：通过columns参数指定需要导出的字段，既能筛选内容，也能保证列的顺序符合需求。
4. 去除索引列：导出CSV时设置index=False，避免生成默认的索引列，完全匹配预期的CSV格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dasun