如何在python中处理csv文件中的json数据？

我目前正在kaggle做一个关于数据分析的项目（顺便说一句，我是一个彻头彻尾的傻瓜，请原谅我的无知），我在数据集中遇到了以下列（第2列）：-`

流派

[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 14, "name": "Fantasy"}, {"id": 878, "name": "Science Fiction"}]
[{"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 14, "name": "Fantasy"}, {"id": 28, "name": "Action"}]
[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 80, "name": "Crime"}]
[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 80, "name": "Crime"}, {"id": 18, "name": "Drama"}, {"id": 53, "name": "Thriller"}]
[{"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "name": "Adventure"}, {"id": 878, "name": "Science Fiction"}]
[{"id": 14, "name": "Fantasy"}, {"id": 28, "name": "Action"}, {"id": 12, "name": "Adventure"}]
[{"id": 16, "name": "Animation"}, {"id": 10751, "name": "Family"}]

此处“类型”是列名，此列每行中的数据都包含在[]中

我要做的是在下面的type fo列中转换它（分隔符可以是除“，”之外的任何东西，因为它是一个CSV文件：-

genres
Action;Adventure;Fantasy;Fiction;
Adventure;Fantasy;Action;
Action;Adventure;Crime;
And so on...

这是我的密码：-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import csv

reviews = pd.read_csv("C:/Users/HP/Desktop/data science project/tmpd second attempt/2. prepared data/tmdb_5000_movies.csv")

print(reviews["genres"]);

---

PS:-这是我的第一个项目，所以我真的不知道如何处理这不是csv文件。这是一个json文件。所以如果你改变

reviews = pd.read_csv("C:/Users/HP/Desktop/data science project/tmpd second attempt/2. prepared data/tmdb_5000_movies.csv")

到

它应该会起作用

哦，您可能需要将文件扩展名从

.csv

更改为

.json

op的重新评论：

这段代码适用于您的示例，有点像黑客，但我能做的最好的事情是：

import ast
with open("untitled.csv") as fi:
    data=fi.readlines()
cleaned = []
for da in data:
    l = da.strip("[").strip('\n').strip(']').split(', {')
    for a in l:
        pre=''
        if not a.startswith("{"):
            pre='{'
        cleaned.append(ast.literal_eval(pre+a))
df = pd.DataFrame(cleaned)

---

先生，我向您展示的只是csv文件中的一列，其余的列都是简单的列，填充了id、预算等数字值，但是这列不同，因为它包含json数据，我不知道如何将其转换为这种格式。好的，请看修改后的答案。哦，Paula是一个女性名字。Thnks ma'am（Sry代表“先生”）……我要试试看

import ast
with open("untitled.csv") as fi:
    data=fi.readlines()
cleaned = []
for da in data:
    l = da.strip("[").strip('\n').strip(']').split(', {')
    for a in l:
        pre=''
        if not a.startswith("{"):
            pre='{'
        cleaned.append(ast.literal_eval(pre+a))
df = pd.DataFrame(cleaned)