@Prian1k

Как с python декодировать многоуровневый json в массив?

Здравствуйте!
Пытаюсь полученные данные из битрикс24 засунуть в exel, с b24 получаю json следующего формата:
[('18835', [{'ID': '2903', 'OWNER_ID': '18835', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 3839, 'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 1, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('5199', []), ('23291', [{'ID': '7407', 'OWNER_ID': '23291', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 6483, 'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 0.5, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('609', [])]


в exel импортирую с помощью pandas:

json_prod = json.dumps(prod)
prod = pd.read_json(StringIO(json_cprod))
with pd.ExcelWriter('B24.xlsx',
                    mode='a') as writer:  
    prod.to_excel(writer, sheet_name='Товары')


как результат получаю:

5ff9ba4aa6941638168770.png

Нулевая колонка по идеи даже не нужна т.к. id есть внутри, все до чего додумался перепробовал но ничего не получилось поскольку python занимаюсь пару месяцев отроду, буду очень благодарен любой помощи!
  • Вопрос задан
  • 84 просмотра
Решения вопроса 1
@o5a
Выглядит, как список строк с группировкой по некоторым доп. id. Можно так (предполагаем, что внутренний список строк всегда из одного элемента для каждого id, как в примере, если нет, измените под себя):
import pandas as pd

data = [('18835', [{'ID': '2903', 'OWNER_ID': '18835', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 3839, 'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 1, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('5199', []), ('23291', [{'ID': '7407', 'OWNER_ID': '23291', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 6483, 'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 0.5, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('609', [])]

# формируем список словарей со значениями по колонкам
df_data = [row[1][0] for row in data if row[1]]

prod = pd.DataFrame(df_data)

with pd.ExcelWriter('B24.xlsx',
                    mode='w') as writer:
    prod.to_excel(writer, sheet_name='Товары')
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы