求助：如何将JSON导出为含多列的CSV格式（含年份列等）

需求说明 #

使用df.to_csv('codetocsv.csv', index=False)导出JSON数据到CSV时，'series'列被合并为单个列。需要实现：

• 将command、copyright等字段拆分为独立列
• 把data中的每个年份设为单独一列
• 兼容JSON中包含多个国家/地区的多组数据

示例JSON结构 #

{
  "request": {
    "command": "series"
  },
  "series": [
    {
      "f": "A",
      "copyright": "None",
      "updated": "2022",
      "data": [
        ["2021", 404.800507146],
        ["2020", 371.59497253],
        ["2019", 392.433272519],
        ["2018", 397.800544326]
      ]
    },
    {
      "f": "B",
      "copyright": "CC BY",
      "updated": "2023",
      "data": [
        ["2021", 512.3],
        ["2020", 489.1],
        ["2019", 501.7]
      ]
    }
  ]
}

修改后的代码实现 #

import pandas as pd
import json

# 读取JSON数据（如果是从文件读取，用以下方式；如果是已加载的JSON对象，直接使用即可）
with open('your_data.json', 'r') as f:
    json_data = json.load(f)

# 提取公共字段：request中的command，作为所有数据行的公共列
command = json_data['request']['command']

processed_rows = []
# 遍历每个series条目（对应不同国家/地区的数据集）
for series_item in json_data['series']:
    # 提取当前条目的基础属性字段
    base_info = {
        'command': command,
        'f': series_item['f'],
        'copyright': series_item['copyright'],
        'updated': series_item['updated']
    }
    # 将data数组转换为"年份:数值"的字典，直接扩展为列
    year_value_dict = dict(series_item['data'])
    # 合并基础字段和年份字段
    processed_row = {**base_info, **year_value_dict}
    processed_rows.append(processed_row)

# 转换为标准结构的DataFrame
final_df = pd.DataFrame(processed_rows)

# 导出为CSV
final_df.to_csv('codetocsv.csv', index=False)

代码说明 #

1. 提取公共字段：从request中取出command，作为所有数据行的公共列
2. 遍历多组数据：每个series下的对象对应一组独立数据（比如不同国家），逐个处理
3. 年份列转换：把data中的二维数组转为年份作为键、数值作为值的字典，直接扩展为CSV的列
4. 合并与导出：合并基础属性和年份数据，生成标准DataFrame后导出CSV

导出后的CSV结构示例 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jantheman