Как преобразовать CSV в JSON с помощью Python?

Мне нужно преобразовать файл data.csv в файл «ExpectedJsonFile.json» с помощью скрипта Python, который указан ниже. Но мне этого не удается. Сценарий Python "csvjs.py" указан ниже.

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

df = pd.read_csv('data8.csv', dtype = {
            "Source" : str,
            "Template": str,
            "ConfigurationSetName": str,
       })

 results = []

for (Source, Template, ConfigurationSetName), bag in df.groupby      (["Source", "Template", "ConfigurationSetName"]):
   contents_df = bag.drop(["Source", "Template", "ConfigurationSetName"], axis=1)
Destinations = [OrderedDict(row) for i,row in contents_df.iterrows()]
results.append(OrderedDict([("Source", Source),
                            ("Template", Template),
                            ("ConfigurationSetName", ConfigurationSetName),
                            ("Destinations", Destinations)]))

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

Данные в data.csv выглядят следующим образом.

 Source,Template,ConfigurationSetName,ToAddresses,ReplacementTemplateData
 [email protected],MyTemplate,noreply,[email protected],customer1
 [email protected],MyTemplate,noreply,[email protected],customer2

Когда я запускаю "python csvjs.py", выходные данные выглядят так, как показано ниже.

{
    "Source": "[email protected]",
    "Template": "MyTemplate",
    "ConfigurationSetName": "noreply",
    "Destinations": [
        {
            "ToAddresses": "[email protected]",
            "ReplacementTemplateData": "customer"
        },
        {
            "ToAddresses": "[email protected]",
            "ReplacementTemplateData": "customer2"
        }
    ]
}

Но мой ожидаемый результат такой, как показано ниже

{
  "Source":"[email protected]",
  "Template":"MyTemplate",
  "ConfigurationSetName": "noreply",
  "Destinations":[
    {
      "Destination":{
        "ToAddresses":[
        "[email protected]"
       ]
    },
      "ReplacementTemplateData":"{ \"name\":\"customer1\" }"
    },
    {
      "Destination":{ 
        "ToAddresses":[
        "[email protected]"
       ]
    },
     "ReplacementTemplateData":"{ \"name\":\"customer2\" }"
    },
    {
      "Destination":{
       "ToAddresses":[
       "[email protected]"
     ]
    },
  "ReplacementTemplateData":"{}"
 }
 ],
 "DefaultTemplateData":"{ \"name\":\"friend\" }"
}

Мой шаблон выглядит так, как показано ниже

{
  "Template": {
  "TemplateName": "MyTemplate",
  "SubjectPart": "Greetings, {{Name}}!",
  "HtmlPart": "<h1>Hello {{Name}},</h1><p>Your favorite animal is cat.</p>",
  "TextPart": "Dear {{Name}},\r\nYour favorite animal is cat."
  }
}

Вам действительно нужен этот ключ "Destination":{? Похоже на шум во внешнем массиве

OneCricketeer 15.11.2018 08:29

Да мне это нужно

Shyamkumar Chauhan 15.11.2018 12:46

Хорошо, хорошо, я предлагаю переписать строку Destinations = [OrderedDict(row), чтобы вы могли фактически создать промежуточный объект Destination в JSON, и поэтому ToAddresses может стать списком, а не строкой

OneCricketeer 15.11.2018 16:20
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
3
1 062
1

Ответы 1

Мне частично удалось изменить этот линейный код

contents_df = bag.drop(["Source", "Template", "ConfigurationSetName", "ToAddresses", "ReplacementTemplateData"], axis=1)

и результат, полученный сейчас, выглядит примерно так.

{
  "Source":"[email protected]",
  "Template":"MyTemplate",
  "ConfigurationSetName": "noreply",
  "Destinations":[
{
  "Destination":{
    "ToAddresses":"[email protected]"
   }
 },
 {
   "Destination":{ 
    "ToAddresses":"[email protected]"
        }
        }
    ]
}

Другие вопросы по теме