使用Python实现Excel数据与json格式数据互相转换

原创

空洞的盒子

发布于 2024-12-03 11:43:15

2.3K10

代码可运行

文章被收录于专栏：JD的专栏JD的专栏

运行总次数：0

代码可运行

一.JSON数据转Excel表格数据

JSON实例如下：

{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
{"name": "Bob", "age": 30, "city": "Los Angeles"}
{"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Chicago"}

步骤如下：

1. 逐行读取 JSON 文件：

使用 json 模块逐行解析 JSON 数据。

2. 提取指定字段：

从每行 JSON 数据中提取需要的字段值。

3. 写入到 Excel：

使用 pandas 库将提取的数据保存到 Excel 文件。

import json
import pandas as pd

# 定义文件路径
json_file = "/filepath/data.json"
excel_file = "/filepath/output.xlsx"

# 初始化空列表，用于存储提取的数据
data_list = []

# 打开 JSON 文件逐行读取
with open(json_file, "r") as file:
    for line in file:
        # 解析每行 JSON 数据
        data = json.loads(line.strip())
        
        # 提取指定字段
        name = data.get("name")
        age = data.get("age")
        city = data.get("city")
        
        # 将提取的字段添加到列表
        data_list.append({"Name": name, "Age": age, "City": city})

# 将列表转换为 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list)

# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件
df.to_excel(excel_file, index=False, engine="openpyxl")

print(f"数据已成功保存到 {excel_file}")

注1：如果JSON格式不严谨，例如包含过多的换行符，空格等，导致按行读取解析报错，我们还需要再将JSON数据转为Excel之前，首先将JSON格式转换为紧凑格式，也就是我们前面提高的样例数据格式。

with open(json_file, "r", encoding="utf-8") as file:
    data = json.load(file)
    compact_json = json.dumps(data, separators=(",", ":"))
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as file:
        file.write(compact_json)

注2：如果 JSON 中存在嵌套结构，可以使用键路径提取字段。

样例数据如下：

{"name": "Alice", "details": {"age": 25, "city": "New York"}}
{"name": "Bob", "details": {"age": 30, "city": "Los Angeles"}}

with open(json_file, "r") as file:
    for line in file:
        data = json.loads(line.strip())
        
        # 提取嵌套字段
        name = data.get("name")
        age = data.get("details", {}).get("age")
        city = data.get("details", {}).get("city")
        
        data_list.append({"Name": name, "Age": age, "City": city})

二.Excel表格数据转JSON数据

import pandas as pd

# 定义 Excel 文件路径和输出 JSON 文件路径
excel_file = "data.xlsx"
json_file = "output.json"

# 读取 Excel 文件到 Pandas DataFrame
df = pd.read_excel(excel_file)

# 将 DataFrame 转换为 JSON 格式并保存到文件
df.to_json(json_file, orient="records", force_ascii=False, indent=4)

print(f"数据已成功保存到 {json_file}")

代码说明

1. pd.read_excel():

• 读取 Excel 文件并将其加载到 Pandas 的 DataFrame 中。

• 默认读取第一个工作表，如果需要指定工作表，可以添加参数 sheet_name="Sheet1"。

2. df.to_json():

• 将 DataFrame 转为 JSON 格式。

常用参数

• orient="records": 每一行作为一个 JSON 对象。

• force_ascii=False: 保留非 ASCII 字符（如中文）。

• indent=4: 使 JSON 格式化易读。

JSON 文件输出

• 转换后的 JSON 数据直接保存到文件中。

样例Excel数据如下：

Name	Age	City
Alice	25	New York
Bob	30	Los Angeles
Charlie	35	Chicago

样例数据输出JSON数据如下：

[
    {
        "Name": "Alice",
        "Age": 25,
        "City": "New York"
    },
    {
        "Name": "Bob",
        "Age": 30,
        "City": "Los Angeles"
    },
    {
        "Name": "Charlie",
        "Age": 35,
        "City": "Chicago"
    }
]

三.多工作表 Excel 转 JSON

# 读取 Excel 文件中的所有工作表
excel_data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None)  # 返回一个字典，键是工作表名

# 遍历每个工作表并保存为单独的 JSON 文件
for sheet_name, data in excel_data.items():
    json_file = f"{sheet_name}.json"
    data.to_json(json_file, orient="records", force_ascii=False, indent=4)
    print(f"工作表 {sheet_name} 数据已保存到 {json_file}")

依赖库


pip install openpyxl
pip install pandas

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

excel

python

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

excel

python

登录后参与评论

0 条评论

热度