json 파일들 불러와서 csv로 저장하기

concat_json_to_csv.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## json 파일들 불러와서 csv로 저장하기\n",
    "\n",
    "합칠 json 파일들을 준비합니다. 현재 이 파일이 있는 곳을 기준으로 파일들을 불러옵니다. 하위폴더 밑에 있는 모든 파일을 불러옵니다.(기본적으로 하위의 하위 폴더 내 파일 모두)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from pathlib import Path\n",
    "import json\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "def get_filelist(subfolder, file_extension):\n",
    "    data_path = Path.cwd()/subfolder\n",
    "    \n",
    "    return list(data_path.glob('**/*' + file_extension))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 이 파일이 위치해있는 폴더의 하위폴더 'data'에 있는 확장자명이 '.json'인 모든 파일을 불러옵니다\n",
    "files = get_filelist('data','json')\n",
    "\n",
    "# 저장할 데이터 항목의 이름을 입력합니다. json 파일에 적힌 항목(key)과 같아야합니다.\n",
    "column_names = ['create_date','location_id','location_name','md101_sn','msg','send_platform']\n",
    "result = pd.DataFrame(columns=column_names)    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "pycharm": {
     "is_executing": false
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "           create_date location_id location_name md101_sn  \\\n",
      "0  2020/03/04 14:07:20          93      경상북도 의성군    28522   \n",
      "1  2020/03/04 14:06:48          93      경상북도 의성군    28521   \n",
      "\n",
      "                                                 msg send_platform  \n",
      "0  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산,실거주지:금성면)이동경로3/2 13:...           cbs  \n",
      "1  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산, 실거주지:금성면)이동경로 2/22 ...           cbs  \n",
      "  create_date location_id location_name md101_sn  \\\n",
      "0          03          93      경상북도 의성군        1   \n",
      "1          03          93      경상북도 의성군        2   \n",
      "\n",
      "                                                 msg send_platform  \n",
      "0  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산,실거주지:금성면)이동경로3/2 13:...           cbs  \n",
      "1  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산, 실거주지:금성면)이동경로 2/22 ...           cbs  \n",
      "  create_date location_id location_name md101_sn  \\\n",
      "0          02          93      경상북도 의성군        1   \n",
      "1          02          93      경상북도 의성군        2   \n",
      "\n",
      "                                                 msg send_platform  \n",
      "0  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산,실거주지:금성면)이동경로3/2 13:...           cbs  \n",
      "1  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산, 실거주지:금성면)이동경로 2/22 ...           cbs  \n",
      "  create_date location_id location_name md101_sn  \\\n",
      "0          04          93      경상북도 의성군        1   \n",
      "1          04          93      경상북도 의성군        2   \n",
      "\n",
      "                                                 msg send_platform  \n",
      "0  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산,실거주지:금성면)이동경로3/2 13:...           cbs  \n",
      "1  [의성군청]의성관외4번환자(주민등록주소지:경산, 실거주지:금성면)이동경로 2/22 ...           cbs  \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for json_file in files:\n",
    "    df = pd.read_json(json_file)\n",
    "    row_data = pd.json_normalize(data=df['row'])\n",
    "    print(row_data.head(2)) #데이터가 잘 불러와지는지 확인하는 출력\n",
    "    \n",
    "    result = pd.concat([result,df])\n",
    "    \n",
    "# 현재 이 파일이 위치한 폴더의 하위 폴더 data 에 'result.csv'로 저장\n",
    "result.to_csv(Path.cwd()/'data'/'result.csv', index=None)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.6"
  },
  "pycharm": {
   "stem_cell": {
    "cell_type": "raw",
    "metadata": {
     "collapsed": false
    },
    "source": []
   }
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}