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JSON 계층 구조의 Flatting 전략을 통한 엑셀 데이터 변환 최적화
Convert a JSON API Response to Excel: 3 Ways (No-Code, Python, Power Query)
AI 요약
Context
API 응답으로 수신하는 JSON의 Nested Object 및 Array 구조는 2차원 스프레드시트의 Flat한 셀 구조와 불일치함. 이에 따라 데이터 계층을 유지하며 표 형식으로 변환하는 효율적인 Flattening 전략이 필요함.
Technical Solution
- Dot-notation 기반의 열 확장 방식을 통해 Nested Object를 개별 컬럼으로 분리하는 구조 설계
- pandas.json_normalize를 활용한 재귀적 depth 제어 및 세퍼레이터 설정을 통한 스키마 제어
- Array 데이터 처리 시 비즈니스 요구사항에 따라 join을 통한 단일 셀 유지 또는 explode를 통한 행 확장 전략 채택
- 반복적 리포트 생성을 위해 Power Query의 Expand 기능을 활용한 실시간 데이터 바인딩 파이프라인 구축
- 일회성 변환을 위해 서버 사이드 메모리 기반의 임시 처리 방식을 사용하는 No-code 컨버터 활용
실천 포인트
1. 데이터 중첩 수준(Depth)에 따른 max_level 설정 검토
2. Array 데이터의 원자성 유지 여부에 따라 join vs explode 전략 선택
3. 파이프라인 반복 주기 및 사용자의 기술 숙련도에 따른 변환 도구(Python vs Power Query vs No-code) 선정