使用Python将CSV文件转换为单个JSON（w/ arrays）

Question

我一直在尝试使用Python将带有相关密钥的3个CSV文件转换为单个JSON文件。

最初，我尝试使用SAS，但注意到一行中所有数据所需的Proc（我相信）。我无法重新创建一个包含多个客户或仓库的阵列，以进行一次销售。

我面临的挑战是第一CSV是一组独特的数据点，没有重复。第二个CSV链接回到第一个Via，这会创建重复的行，对于第3个CSV而言，这是相同的。
第三CSV是与第一个的一对一关系，第二个CSV与第一个之间的关系为0比1。

3个CSV文件的格式如下：

csv 1-每个唯一ID的单行

saleid	productname
1	a
2	b

csv2-可以使与CSV1

warehouseid	saleid	warehousename
1	1	a
2	2	b
1	3	a

csv3-可以使与CSV1

customerId	saleid	customername
1	1	Albert
2	2	Bob
3	1	Cath

的重复关系1 customerId saleid customername 1 cath json的预期格式做这样的事情。

{
"totalSales":2,
"Sales":[{
    "saleId":1,
    "productName":"A",
    "warehouse":[{
        "warehouseID":1,
        "warehouseName":"A"
    }],
    "customer":[{
        "customerID":1,
        "customerName":"Albert"
    },
    "customerID":3,
        "customerName":"Cath"
    }],
"Sales":[{
    "saleId":2,
    "productName":"B",
    "warehouse":[{
        "warehouseID":2,
        "warehouseName":"B"
    }],
    "customer":[{
        "customerID":2,
        "customerName":"Bob"
    }]
 }

到目前为止，我在Python中尝试的东西似乎与我在SAS中所取得的成果相似，因为我认为我缺少将仓库和客户信息作为数组捕获的步骤。

def multicsvtojson():
salesdf = pandas.read_csv('C:\\Python\\multiCSVtoJSON\\sales.csv', names=("salesID","ProductName"))
warehousedf = pandas.read_csv('C:\\Python\\multiCSVtoJSON\\warehouse.csv', names=("warehouseID", "salesID", "warehouseName"))
customerdf = pandas.read_csv('C:\\Python\\multiCSVtoJSON\\customers.csv', names=("customerID", "salesID", "customerName"))

finaldf = pd.merge(pd.merge(salesdf, warehousedf, on='salesID'), customerdf, on='salesID')

finaldf.to_json('finalResult.json', orient='records')

print(finaldf)

结果 [{“ salesid”：“ saleid”，“ productname”：“ productname”，“ warehouseid”：“ warehouseid”，“ warehousename”：“ warehousename”，“ customerId”：“ customerId”：“ customerId”，“ customerId”，“ customername”：“ customerName”：“ productName”} ，，，， {“ salesid”：“ 1”，“ productname”：“ a”，“ a”，“ warehouseid”：“ 1”，“ warehousename”：“ a”，“ customerid”：“ 1”，“ customername”：“ albert”}， {“ salesid”：“ 1”，“ productname”：“ a”，“ warehouseid”：“ 1”，“ warehousename”：“ a”，“ customerId”：“ 3”，“ customername”：“ cath”}， {“ salesid”：“ 2”，“ productName”：“ b”，“ warehouseid”：“ 2”，“ warehousename”：“ b”，“ customerId”：“ 2”，“ customername”：“ bob”}]