我有以下代码：
import requests
import pandas
api_url = "***"
Headers = { "Authorization" : "***" }
response = requests.get(api_url, headers=Headers)
obj = pandas.read_json(response.text, orient='values')
obj.to_csv('output1.csv')我得到以下CSV格式的输出：
enter image description here
所以JSON-Keys不是列名，所有内容都在A列中，B列中没有任何内容，依此类推。如何将JSON键作为列名？
df = pandas.json_normalize(response.json()["value"])
print(df)看起来像这样：
pullRequestId codeReviewId ... completionOptions.transitionWorkItems labels01188511885... NaN NaN 1 11965 11965. NaN NaN 2 11958 11958. NaN NaN 3 11936 11936. NaN NaN 4 11923 11923. NaN NaN.....……96 11220 11220 NaN [名称'id'：'1d85b8f2-7712-46e6-9eb0-dd789ed3d7d1'. 97 11122 11122 ... True NaN 98 11142 11142. NaN [名称'id'：'1d85b8f2-7712-46e6-9eb0-dd789ed3d7d1'. 99 11194 11194 ... True NaN 100 11201 11201.楠楠
[101行x 44列]
但是CSV看起来像这样：
df.to_csv('output1.csv')
2条答案
按热度按时间to94eoyn1#
众所周知，Excel对CSV文件的支持非常糟糕。长话短说，它通常只能正确加载在同一系统上由Excel生成的CSV文件。具体来说，分隔符由系统区域设置给出。
在这里，我假设您有一个使用分号（
;）作为分隔符的系统（可能是西欧）。好消息是，你可以让Pandas使用这个分隔符：如果它仍然不起作用，您将不得不在系统配置中搜索所需的分隔符，或者从Excel系统中构建一个最小的CSV文件，并在文本编辑器中读取它（记事本就足够了），以查看实际使用的分隔符。
i2byvkas2#
将JSON数据导入Pandas DataFrame时，必须正确设置pandas.read_json（）的orient参数，才能将JSON中的键用作列名。JSON数据可以根据数据的结构以不同的方式组织。如果您想使用JSON数据作为列名，请假设JSON数据的结构是列表中的对象。在这种情况下，您需要将orient参数设置为“records”。下面是代码的更新版本：
此脚本将使用JSON中的键作为列名，将JSON数据转换为“记录”。如果JSON数据具有不同的结构或需要特殊处理，则可以通过适当地设置orient参数将JSON数据转换为DataFrame。