（Python）列の異なる複数のJSONファイルを、1つのCSV形式に変換したい

Question

実現したい事

• 列の異なる複数のJSONファイルを、1つのCSV形式に変換したい
• どのように処理を行えばよいのか思いつかず、ロジックをご教授頂けないでしょうか。

元データ

a = {
      "id": 0,
      "name": "Jeffrey",
      "age": "23",
      "address": "Tokyo",
      "hoby": "tennis",
      "favorite_food": "pizza",
    }

b = {
      "id": 1,
      "name": "Essie",
      "age": "18",
      "favorite_drink": "coke"
    }

c = {
      "id": 2,
      "name": "Juan",
      "hoby": "basketball",
      "favorite_food": "cake",
      "favorite_drink": "tea"
    }

期待する処理結果

id,name,age,address,hoby,favorite_food,favorite_drink
0,Jeffrey,23,Tokyo,tennis,pizza,
1,Essie,18,,,,coke
2,Juan,,,basketball,cake,tea

Answer 1

下記でa,b,cは辞書なので、実際にJSON文字列を取り込むときは
json.loads等を使ってJSON文字列を辞書に変換してください。

import pandas as pd

a = {
      "id": 0,
      "name": "Jeffrey",
      "age": "23",
      "address": "Tokyo",
      "hoby": "tennis",
      "favorite_food": "pizza"
    }

b = {
      "id": 1,
      "name": "Essie",
      "age": "18",
      "favorite_drink": "coke"
    }

c = {
      "id": 2,
      "name": "Juan",
      "hoby": "basketball",
      "favorite_food": "cake",
      "favorite_drink": "tea"
    }

dics = [a, b, c]

# 重複する列／新しく出現した列のデータ処理は自動的に行われる。
df = pd.json_normalize(dics)
'''
# 次のようにもできるが上の方がはやい。
df = pd.DataFrame()
for dic in dics:
    df = df.append(pd.json_normalize(dic))
'''

# 下記の一文で、指定した名前のcsv形式ファイルで保存される（この関数の戻り値はNone）。
df.to_csv('data.csv', index=False)

Comments

[tij8og1n9nm8]

回答ありがとうございます。pandasを使用できるということで大変助かりました。

辞書を配列で保持しているため、以下通り繰り返し処理を行ったのですが、
not defineeのエラーが発生しました。
for句で使用する場合は、事前にdfの定義を行う必要があるのでしょうか？
```
list = [a, b, c]
for l in list:
df.append(pd.json_normalize(l))
```

[sfdust]

修正しました。
そのようにdfにappendしていく場合は、事前にdfの定義が必要になります。
json_normalize関数の引数に、辞書のリストを与えれば、自動的にリスト内の辞書を順次取り込んでくれます。（回答参照：この場合pd.json_normalize()が返すdataframeを直接使うため定義不要となっています）

[tij8og1n9nm8]

やりたいことを実現できました、詳細に説明して頂きありがとうございます。
dataframeをまったく理解していなかったので、調べてみようと思います。