如何把json存入csv文件

如何将JSON数据高效存入CSV文件：从基础到实践

在数据处理与分析中,JSON（JavaScript Object Notation）和CSV（Comma-Separated Values）是两种常见的数据格式，JSON以灵活的键值对结构存储复杂数据，而CSV则以简洁的表格形式适合结构化数据的存储与交换，将JSON数据存入CSV文件，既能利用CSV的通用性（如Excel、数据库工具直接兼容），又能保留JSON的核心信息，是数据预处理、跨系统传输等场景的常见需求，本文将从基础概念出发，逐步拆解转换步骤，并提供不同工具的实践方案，帮助你高效完成JSON到CSV的转换。

理解JSON与CSV的核心差异

在转换前,需先明确两种格式的特点，避免因格式特性导致的转换错误：

• JSON格式：支持嵌套结构（对象内嵌套对象或数组）、多种数据类型（字符串、数字、布尔值、null等），

  [
    {"id": 1, "name": "Alice", "contact": {"email": "alice@example.com", "phone": "123456"}},
    {"id": 2, "name": "Bob", "hobbies": ["reading", "coding"], "score": 85.5}
  ]

  JSON的灵活性使其适合存储非结构化或半结构化数据,但直接用文本编辑器查看或处理时不如CSV直观。

• CSV格式：以纯文本形式存储表格数据，每行代表一条记录，列之间用逗号（或其他分隔符）分隔，

  id,name,email,phone,hobbies,score
  1,Alice,alice@example.com,123456,,85.5
  2,Bob,,,"reading,coding",85.5

  CSV要求每条记录的字段数量、顺序一致，且不支持嵌套结构，因此转换时需对JSON的嵌套和数组进行“扁平化”处理。

转换前的关键准备工作

并非所有JSON都能直接转换为CSV,需先评估数据结构并做好以下准备：

检查JSON数据结构

• 是否为纯数组：CSV的每行对应一条记录，因此JSON通常需要是“对象数组”格式（如上述示例），如果是单个对象（如{"name": "Alice"}），需先包装为数组[{"name": "Alice"}]。
• 是否存在嵌套或数组：JSON中的嵌套对象（如contact: {"email": "..."}）或数组（如hobbies: [...]）无法直接存入CSV的单列，需提前规划如何展开（如嵌套对象拆分为多列，数组转为逗号分隔的字符串）。

定义CSV的列结构

根据业务需求确定CSV的列名（字段名），

• 对于嵌套对象contact，可拆分为contact_email、contact_phone列；
• 对于数组hobbies，可合并为hobbies列，值存储为"reading,coding"（需注意CSV中若包含逗号，字段需用双引号包裹）。

选择转换工具

根据数据量和编程能力选择合适的方式：

• 手动转换：适用于极少量JSON（如1-2条记录），直接复制粘贴并调整格式；
• 脚本编程：适用于批量数据，使用Python、JavaScript等语言处理；
• 在线工具：适用于无编程基础的小批量数据，如“JSON to CSV Converter”等在线平台；
• 数据库/ETL工具：适用于企业级数据流转，如MySQL、Pandas、Apache Airflow等。

实践方案：从手动到自动化

手动转换（极小批量数据）

若JSON数据量极少（如1-3条），可直接通过文本编辑器处理：

1. 将JSON对象数组按行拆分,每行对应一个对象；
2. 提取所有对象的键作为CSV的列名（需去重，如多个对象键不同，取所有键的并集）；
3. 对每个对象,按列名顺序提取值：嵌套对象展开为key_subkey格式，数组转为逗号分隔字符串；
4. 用逗号连接各列值,若值本身包含逗号或换行符，用双引号包裹。

示例：
原始JSON：

[
  {"id": 1, "name": "Alice", "contact": {"email": "a@b.com"}},
  {"id": 2, "name": "Bob, Jr.", "hobbies": ["sports", "music"]}
]

手动转换后的CSV：

id,name,contact_email,hobbies
1,Alice,a@b.com,
2,"Bob, Jr.",,"sports,music"

注意：name中的逗号用双引号包裹，避免与列分隔符混淆。

使用Python编程（批量数据自动化处理）

Python是处理JSON和CSV的利器,内置json和csv模块，无需额外依赖即可完成转换，以下是分步实现：

步骤1：读取JSON数据

假设JSON数据存储在data.json文件中，使用json.load()读取：

import json
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    json_data = json.load(f)  # 若JSON是字符串，用json.loads()

步骤2：扁平化处理嵌套和数组

核心思路：递归遍历JSON对象，将嵌套键用_连接（如contact_email），数组转为逗号分隔的字符串。

def flatten_json(json_obj, parent_key='', sep='_'):
    """扁平化JSON对象，处理嵌套和数组"""
    items = {}
    if isinstance(json_obj, dict):
        for k, v in json_obj.items():
            new_key = f"{parent_key}{sep}{k}" if parent_key else k
            if isinstance(v, dict):
                items.update(flatten_json(v, new_key, sep=sep))
            elif isinstance(v, list):
                # 数组转为逗号分隔字符串，若元素是对象则进一步扁平化
                if v and isinstance(v[0], dict):
                    # 数组元素为对象时，取第一个对象的键作为列（需确保所有对象结构一致）
                    array_str = "; ".join([flatten_json(item, sep=sep) for item in v])
                else:
                    array_str = ", ".join(map(str, v))
                items[new_key] = array_str
            else:
                items[new_key] = v
    return items
# 假设json_data是对象列表
flattened_data = [flatten_json(item) for item in json_data]

步骤3：提取列名并写入CSV

用csv.DictWriter将扁平化后的数据写入CSV，自动处理列名顺序和引号包裹：

import csv
# 获取所有列名（从第一个对象的键获取，需确保所有对象结构一致）
fieldnames = flattened_data[0].keys() if flattened_data else []
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()  # 写入列名
    writer.writerows(flattened_data)  # 写入数据

完整代码示例

import json
import csv
def flatten_json(json_obj, parent_key='', sep='_'):
    items = {}
    if isinstance(json_obj, dict):
        for k, v in json_obj.items():
            new_key = f"{parent_key}{sep}{k}" if parent_key else k
            if isinstance(v, dict):
                items.update(flatten_json(v, new_key, sep=sep))
            elif isinstance(v, list):
                array_str = ", ".join(map(str, v)) if not (v and isinstance(v[0], dict)) else "; ".join([str(flatten_json(item, sep=sep)) for item in v])
                items[new_key] = array_str
            else:
                items[new_key] = v
    return items
# 示例JSON数据
json_data = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "contact": {"email": "a@b.com", "phone": "123"}, "hobbies": ["reading"]},
    {"id": 2, "name": "Bob, Jr.", "contact": {"phone": "456"}, "hobbies": ["sports", "music"], "score": 90}
]
flattened_data = [flatten_json(item) for item in json_data]
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=flattened_data[0].keys())
    writer.writeheader()
    writer.writerows(flattened_data)

输出结果（output.csv）

id,name,contact_email,contact_phone,hobbies,score
1,Alice,a@b.com,123,reading,
2