使用 python 将 CSV 转换为所需格式的 JSON

Posted 2023-02-15

【中文标题】使用 python 将 CSV 转换为所需格式的 JSON

【英文标题】：Convert CSV to JSON in desired format using python

【发布时间】：2022-01-19 20:47:31

【问题描述】：

我想收集一些关于从其相应输入中获得低于输出的见解，我尝试了一些代码但无法获得我想要的结果。希望看到表格转换为理想的格式，因为我必须在后期使用巨大的 CSV。任何意见都非常感谢。

输入：

Reference	mcc	Value	currency
abcd1234	5300	134.09	USD
abcd1235	5411	38.48	USD

使用的代码：

from csv import DictReader
from itertools import groupby
from pprint import pprint
import json

with open('Test_bulk_transactions_data.csv') as csvfile:
    r = DictReader(csvfile, skipinitialspace=True)
    data = [dict(d) for d in r]

    group = []
    uniquekeys = []

    for k, g in groupby(data, lambda r: (r['reference'], r['mcc'])):
        group.append(
            "reference": k[0],
            "mcc": k[1],
            "amount": [k:v for k, v in d.items() if k not in ['reference','mcc'] for d in list(g)])
        uniquekeys.append(k)

print(json.dumps(group, indent = 3) + '')

电流输出：

[
   
      "reference": "abcd1234",
      "mcc": "5300",
      "amount": [
         
            "value": "134.09",
            "currency": "USD"
         
      ]
   ,
   
      "reference": "abcd1235",
      "mcc": "5411",
      "amount": [
         
            "value": "38.48",
            "currency": "USD"
         
      ]
   
]

期望的输出：

  "cardTransactions": [
    
      "reference": "abcd1234",
      "mcc": "5300",
      "amount": 
        "value": 134.09,
        "currency": "USD"
      
    ,
    
      "reference": "abcd1235",
      "mcc": "5411",
      "amount": 
        "value": 38.48,
        "currency": "USD"
      
    
  ]

【问题讨论】：

试试group = "cardTransactions" : group

【参考方案1】：

看起来您只需要将所有内容附加到“cardTransactions”键中，并且可以在创建时将值强制转换为浮点数。

"amount": [k: float(v) for k, v in d.items() if k not in ['reference','mcc'] for d in list(g)])

group = [] to group = defaultdict(list)
and group['cardTransactions'].append(... code as usual ...)

【参考方案2】：

您想要的输出不允许在给定交易中使用多种价值/货币，因此您根本不需要使用 groupby。

过程可能是这样的：

data =  'cardTransactions':
         [ 'amount': 'value'   : float(d.pop('Value')),
                       'currency': d.pop('currency'), 
             **d 
          for d in r ]

print(json.dumps(data, indent = 3))

【讨论】：

非常感谢您的见解，我将在今天晚些时候尝试，并告知它是否有效。 :)