Python实现JSON与CSV互转 嵌套字典导出键值对格式CSV问题咨询

报错原因 #

你代码报错是因为data["d"].items()返回的是dict_items类型的键值对元组迭代对象，而pd.DataFrame.from_dict的orient="index"参数要求传入标准字典结构，二者不匹配导致调用失败。

实现方案 #

1. JSON转CSV（保留原始结构，支持完整还原） #

该实现会读取JSON中所有键值对，写入CSV的同一列，每行格式为key value，同时插入外层键标记方便后续还原结构：

import json
import pandas as pd

# 读取原始JSON
with open('some.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

output_rows = []
for outer_key, inner_dict in data.items():
    # 插入外层键标记，还原时用于识别分组
    output_rows.append(f"##outer:{outer_key}")
    for inner_key, value in inner_dict.items():
        output_rows.append(f"{inner_key} {value}")

# 写入CSV，无表头无索引
df = pd.DataFrame(output_rows)
df.to_csv("data.csv", index=False, header=False, encoding='utf-8')

生成的CSV内容效果如下：

##outer:d
a one
b two
c three
##outer:z
j eleven
k twenty
l forty

2. CSV转回JSON #

该实现可以读取上述CSV文件，100%还原为原始结构的JSON文件：

import json
import pandas as pd

# 读取CSV
df = pd.read_csv('data.csv', header=None, encoding='utf-8')
rows = df[0].tolist()

restored_data = {}
current_outer_key = None

for row in rows:
    # 识别外层键标记
    if row.startswith("##outer:"):
        current_outer_key = row.split(":", 1)[1]
        restored_data[current_outer_key] = {}
        continue
    # 拆分键值对
    inner_key, value = row.split(" ", 1)
    restored_data[current_outer_key][inner_key] = value

# 写入还原后的JSON
with open("restored.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    json.dump(restored_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)

如果你不需要保留原始JSON的外层键结构，仅需要把所有键值对合并为一个字典存储，可以去掉外层键标记的相关代码，直接收集所有{inner_key} {value}格式的行即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者iamgroot