Pourquoi une colonne est-elle vide sur certaines lignes ?

Parce que cette clé est absente de ces objets. La colonne existe parce qu’au moins une ligne la possède. Une cellule vide signifie que la clé manquait ; une cellule contenant null signifie que la clé était présente avec une valeur null.

Puis-je trier sur une colonne ?

Pas dans cet aperçu. Téléchargez le CSV et triez-le dans un tableur, ou interrogez le document avec JSONPath si vous avez besoin d’un sous-ensemble filtré.

JSON en tableau

Affiche un tableau d’objets sous forme de table triable et lisible.

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JSON

CSV

Tableau

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Un tableau d’objets rendu sous forme de table réellement lisible, avec chaque colonne découverte sur toutes les lignes plutôt qu’échantillonnée sur la première.

Ce dernier point fait toute la différence. Un convertisseur qui lit les clés de l’élément zéro supprime en silence tous les champs qui n’apparaissent que plus loin, et vous ne le découvrez qu’en aval, quand une colonne manque.

Comment les lignes et les colonnes sont déterminées

Un tableau d’objets: Une ligne par élément. Le cas évident et le plus fréquent.
Un objet enveloppe: Un payload de la forme {"ok": true, "data": [...]} utilise le tableau comme source des lignes, et le signale, parce qu’il s’agit d’une supposition et non d’une règle.
Un objet unique: Une ligne.
Un tableau de scalaires: Une seule colonne nommée value.
Colonnes: L’union de tous les chemins sur toutes les lignes, dans l’ordre où chacun est apparu pour la première fois.

Valeurs imbriquées dans une cellule

Les objets imbriqués deviennent des colonnes pointées : address.city plutôt qu’une cellule contenant du JSON. Les tableaux imbriqués sont rendus ici en JSON dans la cellule, parce qu’une table comportant tags.0 jusqu’à tags.47 en colonnes séparées n’est plus une table lisible.

Si vous voulez la forme à colonnes indexées, ou une ligne par élément de tableau, utilisez la page JSON en CSV, où ces règles sont configurables.

How to do this in code

Produire une table à partir de JSON en code.

py Python

import pandas as pd

df = pd.json_normalize(records)
print(df.to_markdown(index=False))
df.to_csv('out.csv', index=False)

sh jq

C’est la partie map(keys) | add | unique qui fait prendre l’union plutôt que le premier objet.

# Header row from the union of all keys, then the rows
jq -r '(map(keys) | add | unique) as $cols
       | $cols, (.[] | [.[$cols[]]])
       | @csv' records.json

js JavaScript

const columns = [...new Set(records.flatMap(Object.keys))];
const rows = records.map((r) => columns.map((c) => r[c] ?? ''));

console.table(records);   // in a browser console or Node

Questions fréquentes

Pourquoi une colonne est-elle vide sur certaines lignes ?: Parce que cette clé est absente de ces objets. La colonne existe parce qu’au moins une ligne la possède. Une cellule vide signifie que la clé manquait ; une cellule contenant null signifie que la clé était présente avec une valeur null.
Puis-je trier sur une colonne ?: Pas dans cet aperçu. Téléchargez le CSV et triez-le dans un tableur, ou interrogez le document avec JSONPath si vous avez besoin d’un sous-ensemble filtré.