Cómo convertir JSON a CSV en Python: Una Guía Paso a Paso de Expertos

Imagine 20 nombres y sus números de teléfono escritos en un simple documento de Word. Difícil de seguir, pero aún así, quizá consiga leer. Ahora imagine 200 nombres, pero esta vez sus números de serie y direcciones, junto con los números de teléfono en texto sin formato. Torpe, ¿verdad?

¿No cree que sería más claro si pudiéramos ver estos datos en un formato estructurado? Sí, claro Por eso los científicos o analistas de datos utilizan datos formateados para sus análisis. Dos de estos formatos para almacenar o trabajar con datos son JSON y CSV.

JSON son archivos ligeros conocidos para el intercambio de datos entre aplicaciones o servidores. Almacenan los datos en pares clave-valor.

Mientras que los archivos CSV son valores separados por comas para almacenar big data. Aunque son valores separados por comas, a menudo se encuentran en estructura tabular cuando se utiliza Python para el análisis.

¿Por qué convertir JSON a CSV en Python?

Análisis de datos más rápido: Las operaciones de Python sobre archivos CSV son más rápidas. Puede ver, ordenar, filtrar y recortar datos más rápidamente cuando están en formato CSV. Además, Python dispone de una biblioteca llamada Pandas para el análisis eficiente de datos de archivos CSV.

Compatibilidad con diversas herramientas de procesamiento de datos: Aunque los archivos JSON son ligeros y fáciles para el intercambio de datos, los archivos CSV son más cómodos de visualizar y analizar utilizando bases de datos como hojas de cálculo y lenguajes de programación como Python.

Memoria eficiente: El formato JSON incluye metadatos, lo que supone cierta carga para la memoria, mientras que CSV son sólo valores separados por comas sin puntuaciones ni metadatos adicionales. Además, el análisis sintáctico de los datos JSON requiere más memoria que CSV.

Por lo tanto, en comparación con JSON, el formato CSV es más eficiente en memoria a la hora de almacenar y procesar grandes conjuntos de datos.

Legible por humanos: El formato CSV es muy adecuado para la inspección manual. Cuando se abre en tablas u hojas de cálculo, se pueden leer y comprender fácilmente los datos CSV, mientras que el formato JSON es algo complejo de leer, especialmente cuando incluye objetos anidados.

Rendimiento: El análisis sintáctico y el procesamiento de archivos CSV es más rápido y exige menos memoria en comparación con los archivos JSON, lo que se traduce en un rendimiento óptimo.

¿Cómo convertir JSON a CSV en Python?

Estos son los pasos para convertir JSON a CSV en Python.

Paso 1: Importe los módulos incorporados JSON y CSV.

importar json
importar csv

Paso2: Supongamos que tenemos los datos JSON en un archivo llamado json_data.json. Lea estos datos en una variable utilizando la función load.

with open('datos_json.json') as datos:
    json = json.load(datos)

Paso 3: Cree un archivo csv con las cabeceras JSON como nombres de columna y los valores correspondientes en las celdas.

cabeceras = json[0].keys()
con open('datos.csv', 'w', nueva línea='') como archivo_csv:
    csv_writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=encabezados)
    csv_writer.writeheader()
    para fila en json:
        csv_writer.writerow(fila)

¿Cómo convertir JSON a CSV utilizando Pandas en Python?

Puede escribir su propio código personalizado para la conversión utilizando las librerías integradas JSON y CSV como se muestra arriba, pero Pandas es su amigo. Hace que la conversión sea aún más sencilla con sólo dos líneas de código.

Para aquellos que no conozcan Pandas, es la librería de Python para manipular y analizar grandes datos. He aquí cómo puede convertir fácilmente JSON a CSV utilizando Pandas.

Paso 1: Para convertir archivos JSON a CSV, primero necesita importar Pandas en Python.

Importar pandas como pd

Paso 2: Cargue los datos JSON en Pandas DataFrame.

datos = pd.read_csv('datos_json.json')

Paso3: Escriba los datos en un archivo CSV.

data.to_csv('csv_data', index=False)

El archivo llamado ‘csv_data’ se creará en el directorio de trabajo actual para almacenar los datos CSV convertidos.

«index = False» excluye aquí la columna index en el archivo CSV.

Eso es todo, así de fácil es convertir JSON a CSV utilizando Pandas.

Cosas a tener en cuenta al convertir grandes archivos JSON a CSV

• Memoria – El primer problema al que se suele enfrentar con grandes conjuntos de datos es la memoria. Si intenta cargar todos los datos en un archivo CSV de una sola vez, podría encontrarse con problemas de memoria. Por lo tanto, procese los datos grandes a CSV en trozos para evitar problemas de memoria.
• Elimine la redundancia – Tener los mismos datos redundantes varias veces en el conjunto de datos sólo aumenta el tamaño pero no añade ningún valor a los datos. Por lo tanto, elimine los datos redundantes de su conjunto de datos. De este modo, podrá reducir el tamaño del archivo de datos, lo que redundará en una conversión más rápida.
• Utilice bibliotecas – Si los datos son pequeños, puede escribir un código Python personalizado para convertirlos en CSV, pero en el caso de datos de gran tamaño, debería utilizar una biblioteca Python como Pandas para convertir eficientemente JSON en CSV.
• Copia deseguridad – Tenga una copia de seguridad de sus datos mientras convierte grandes archivos JSON a CSV. Esto le ayudará a volver a los datos originales si algo sale mal en la conversión.

Errores potenciales que pueden surgir durante la conversión

#1. Error Unicode

Encontrará este error cuando escriba caracteres especiales o caracteres no ASCII en un archivo CSV a partir de datos JSON.

Para solucionarlo, deberá especificar una codificación adecuada en la función de apertura utilizada al convertir archivos JSON a CSV.

Puede hacerlo añadiendo un parámetro llamado codificación a la función open, como se muestra a continuación:

with open('datos.csv', 'w', nueva línea='', codificación='utf-8') as archivo_csv

#2. Error de valor: Objeto o valor esperado

Este error aparece cuando hay un problema con el contenido del archivo JSON, principalmente cuando la función es incapaz de analizar el objeto o archivo JSON.

Por lo tanto, asegúrese de que sus datos JSON están bien formateados y siguen la sintaxis JSON.

Además, si sus datos JSON contienen objetos anidados como arrays, asegúrese de que los objetos JSON están encerrados en [..] y los arrays están envueltos en [..]. Asimismo, asegúrese de que los datos se aplanan utilizando «JSON.normalize» antes de convertir JSON anidado a CSV.

#3. Cabeceras CSV

Una de las principales diferencias entre JSON y CSV es que los datos JSON no tienen cabeceras como los CSV. Por lo tanto, maneje bien las cabeceras CSV al convertir JSON a CSV. Puede darles valores o dejarlos vacíos como desee.

Pero si está dando cabeceras al archivo CSV, asegúrese de que su tipo de datos coincide con los datos reales del archivo.

Conclusión

Convertir JSON a CSV es fácil cuando se hace en Python. Incluso más sencillo si utilizamos la biblioteca Pandas.

Por lo tanto, este artículo le muestra cómo convertir archivos JSON a CSV utilizando Python. Además, le hemos mostrado cómo utilizar Pandas para convertir eficientemente JSON a CSV.

Seguido de algunas cosas importantes a tener en cuenta para un proceso de conversión más suave y errores comunes que puede encontrar durante la conversión.

También puede consultar cómo convertir archivos JSON a Excel.