在python中将带有子字段的Json转换为CSV

我有一个带有示例JSON输出的文件，如下所示： jsonoutput.txt文件：

[{"fruit": "orange", "id":1, "countries": ["Portugal"], "color": "Orange"}

{"fruit": "apple", "id":2, "countries": ["Portugal"], "color": "red"}]

我需要将csv输出为（excel文件）：

现在，我越来越高兴了 水果颜色 橙色1[葡萄牙]橙色 苹果2[西班牙]红

如何从列国家/地区中删除[]、u和“”

print（json.dumps（fruits））

——提供json输出

这就是我试图将json转换为xlsx的原因：

data= tablib.Dataset(headers=('Fruit','id','Countries','Color'))
importfile = 'jsonoutput.txt'
data.json = open(importfile. 'r').read()
data_export = data.export('xlsx')
with open('output.xlsx','wb') as f:
    f.write(data_export)
    f.close()

你可以用

将熊猫作为pd导入
从pandas.io.json导入json_规范化
d=[
{“水果”：“橙色”，“id”：1，“国家”：[“葡萄牙”]，“颜色”：“橙色”}，
{“水果”：“苹果”，“id”：2，“国家”：[“葡萄牙”]，“颜色”：“红色”}
]
df=pd.concat（[json_normalize（d[i]），对于范围内的i（len（d））]，忽略_index=True）
df['countries']=df['countries'].str.join（“”）

---

水果id国家/地区颜色
0橙1葡萄牙橙
1苹果2葡萄牙红

---

要将其保存为

.xlsx

文件，请使用：

df.to_excel（'filename.xlsx'，index=False）

---

编辑：

json\u normalize

是一个将半结构化json数据规范化为平面表的函数

我现在意识到我的代码可以简化为：

df=json_normalize（d）#不需要'pd.concat` ###输出： #水果颜色 #0橙色1[“葡萄牙”]橙色 #1苹果2[‘葡萄牙’]红色 为了从

countries

列中删除

[]

，我使用了，它相当于Python的

pandas

这是必需的，因为最初

国家/地区
列是包含元素的列表

df['countries']=df['countries'].str.join（“”）

加入项目后，
国家/地区
列不再是列表：

水果id国家/地区颜色
0橙1葡萄牙橙
1苹果2葡萄牙红
谢谢，它成功了。你能给我解释一下最后两个命令吗，因为我对熊猫很陌生。
data= tablib.Dataset(headers=('Fruit','id','Countries','Color'))
importfile = 'jsonoutput.txt'
data.json = open(importfile. 'r').read()
data_export = data.export('xlsx')
with open('output.xlsx','wb') as f:
    f.write(data_export)
    f.close()