使用Python将CSV转换为JSON（以特定格式）

Question

我想使用python 2.7将csv文件转换为json文件。下面是我试过的python代码，但它没有给我预期的结果。另外，我想知道是否有比我简化的版本。任何帮助表示赞赏。

这是我的csv文件（SampleCsvFile.csv）：

import pandas as pd
from itertools import groupby 
import json    

df = pd.read_csv('SampleCsvFile.csv')

names = df.columns.values.tolist()
data = df.values

master_list2 = [ (d["zipcode"], d["state"], d) for d in [dict(zip(names, d)) for d in data] ]
intermediate2 = [(k, [x[2] for x in list(v)]) for k,v in groupby(master_list2, lambda t: (t[0],t[1]) )]
nested_json2 = [dict(zip(names,(k[0][0], k[0][1], k[1]))) for k in [(i[0], i[1]) for i in intermediate2]]

#print json.dumps(nested_json2, indent=4)
with open('ExpectedJsonFile.json', 'w') as outfile:
     outfile.write(json.dumps(nested_json2, indent=4))

这是预期的json文件（ExpectedJsonFile.json）：

{{1}}

这是我试过的python代码：

{{1}}

Answer 1

由于你已经在使用pandas，我试图从数据帧方法中获得尽可能多的里程数。我也最终在你的实施中徘徊相当远的地方。不过，我认为这里的关键是不要试图让你的列表和/或词典理解变得过于聪明。您可以很容易地将自己和每个阅读代码的人混淆。

import pandas as pd
from itertools import groupby 
from collections import OrderedDict
import json    

df = pd.read_csv('SampleCsvFile.csv', dtype={
            "zipcode" : str,
            "date" : str,
            "state" : str,
            "val1" : str,
            "val2" : str,
            "val3" : str,
            "val4" : str,
            "val5" : str
        })

results = []

for (zipcode, state), bag in df.groupby(["zipcode", "state"]):
    contents_df = bag.drop(["zipcode", "state"], axis=1)
    subset = [OrderedDict(row) for i,row in contents_df.iterrows()]
    results.append(OrderedDict([("zipcode", zipcode),
                                ("state", state),
                                ("subset", subset)]))

print json.dumps(results[0], indent=4)
#with open('ExpectedJsonFile.json', 'w') as outfile:
#    outfile.write(json.dumps(results[0], indent=4))

将所有json数据类型写为字符串并保留其原始格式的最简单方法是强制read_csv将它们解析为字符串。但是，如果在写出json之前需要对值进行任何数值处理，则必须允许read_csv以数字方式解析它们并在转换为json之前将它们强制转换为正确的字符串格式。