Python如何将populartimes库返回的JSON数据导出为CSV文件

• 执行df = pd.DataFrame(r)报错：返回的r是嵌套结构，包含不等长列表、子字典，直接转换会因为行列长度匹配混乱触发异常
• 执行data = json.dumps(r); df = pd.DataFrame(data[populartimes])报错：json.dumps()会把Python字典转为字符串类型，字符串只能用整数下标取值，不能用键名索引
• 执行data = json.loads(r)报错：r本身就是调用接口返回的Python字典对象，不是JSON字符串，无需反序列化操作

我们需要先把嵌套结构（列表、子字典）序列化为JSON字符串，保证每个顶层键对应的值都是标量，再转换为DataFrame写入CSV，追加写入时只需控制写入模式和表头开关即可。

完整可运行代码 #

import populartimes
import pandas as pd
import json
import os

def save_place_to_csv(place_data, csv_path="places_data.csv"):
    # 处理嵌套结构，转成JSON字符串方便存储
    processed_data = {}
    for k, v in place_data.items():
        if isinstance(v, (dict, list)):
            processed_data[k] = json.dumps(v, ensure_ascii=False)
        else:
            processed_data[k] = v
    # 转为单行DataFrame
    df = pd.DataFrame([processed_data])
    # 判断文件是否存在，首次写入加表头，后续追加不加表头
    file_exists = os.path.isfile(csv_path)
    df.to_csv(
        csv_path,
        mode="a",
        index=False,
        header=not file_exists,
        encoding="utf-8-sig"
    )

# 调用示例
if __name__ == "__main__":
    # 第一条数据写入
    r1 = populartimes.get_id("API KEY","ChIJSYuuSx9awokRyrrOFTGg0GY")
    save_place_to_csv(r1)
    # 第二条同类数据追加
    # r2 = populartimes.get_id("API KEY","第二个地点的place_id")
    # save_place_to_csv(r2)

读取CSV还原数据说明 #

后续需要使用嵌套字段时，只需用json.loads()解析对应列的值即可还原原始结构：

df = pd.read_csv("places_data.csv")
# 还原populartimes字段为原始列表结构
df["populartimes"] = df["populartimes"].apply(json.loads)
# 还原coordinates字段为原始字典结构
df["coordinates"] = df["coordinates"].apply(json.loads)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khawaja Abdul Ahad