python把json文件变成Excel

时间: 2023-09-24 19:03:22 浏览: 82
你可以使用Python中的pandas库,将json文件加载为dataframe,然后将dataframe转换为Excel文件。下面是一个简单的例子: ``` import pandas as pd # 从json文件加载数据 with open('data.json') as f: data = pd.read_json(f) # 转换为Excel文件 data.to_excel('data.xlsx', index=False) ``` 请注意,需要先安装pandas库,可以通过以下命令进行安装: ``` pip install pandas ```
相关问题

python将json文件转为excel

要将JSON文件转换为Excel文件,可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码: ```python import json import pandas as pd # 读取JSON文件 with open("data.json", 'r', encoding='utf-8') as f: json_data = json.load(f) # 将JSON数据转换为列表形式 data_list = \[\] for json_dict in json_data: row_list = \[\] for key, value in json_dict.items(): row_list.append(value) data_list.append(row_list) # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data_list) # 将DataFrame对象写入Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=None) ``` 这段代码首先使用`json.load()`函数读取JSON文件的内容,并将其转换为Python的列表形式。然后,使用pandas库的DataFrame对象将列表转换为表格数据。最后,使用`to_excel()`函数将DataFrame对象写入Excel文件中。请确保在运行代码之前已经安装了pandas库。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [在python中将json文件转化为excel文件](https://blog.csdn.net/shiyuhaohaoa/article/details/119493769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python中() [] {}的区别](https://blog.csdn.net/weixin_44748127/article/details/127246522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

python 将json文件保持为excel

### 回答1: 可以使用模块 pandas 将 JSON 文件转换为 Excel。 以下是一个示例代码: ``` import pandas as pd # 读取 JSON 文件 df = pd.read_json('file.json') # 将数据写入 Excel 文件 df.to_excel('file.xlsx', index=False) ``` 在这段代码中,我们首先导入了 pandas 模块,然后使用 `read_json` 函数读取 JSON 文件,并将其存储在 pandas 数据框中。最后,使用 `to_excel` 函数将数据写入 Excel 文件。 ### 回答2: 要将JSON文件保存为Excel文件,可以使用Python中的pandas库。下面是一种实现方法: 首先,需要安装pandas库。可以使用以下命令进行安装: ```python pip install pandas ``` 接下来,可以使用以下代码将JSON文件保存为Excel文件: ```python import pandas as pd # 读取JSON文件 with open('data.json', 'r') as f: data = pd.read_json(f) # 将数据保存为Excel文件 data.to_excel('data.xlsx', index=False) ``` 以上代码假设JSON文件名为"data.json",将其读取为一个pandas的DataFrame对象。然后,使用DataFrame的`to_excel()`方法将数据保存为Excel文件。`index=False`参数用于不保存索引信息。 执行以上代码后,会生成一个名为"data.xlsx"的Excel文件,其中包含了JSON文件中的数据。 注意,以上方法假设JSON文件的格式适合转换为表格形式的数据。如果JSON文件的结构复杂,可能需要在读取和保存过程中进行一些额外的数据处理。 ### 回答3: Python可以使用`pandas`库来将JSON文件转换为Excel文件。`pandas`是一个功能强大的数据分析库,可以轻松地处理和操作数据。 首先,需要安装并导入`pandas`库: ``` pip install pandas import pandas as pd ``` 接下来,使用`pd.read_json()`函数将JSON文件读取为一个`DataFrame`对象: ``` data = pd.read_json('example.json') ``` 然后,可以使用`pandas`中的`to_excel()`函数将DataFrame保存为Excel文件: ``` data.to_excel('example.xlsx', index=False) ``` 在`to_excel()`函数中,`example.xlsx`是要保存的Excel文件的名称,`index=False`表示将不包括行索引。 完整的代码如下: ``` import pandas as pd data = pd.read_json('example.json') data.to_excel('example.xlsx', index=False) ``` 执行以上代码后,将生成一个名为`example.xlsx`的Excel文件,其中包含从JSON文件中读取的数据。

相关推荐

最新推荐

利用Python实现Excel的文件间的数据匹配功能

主要介绍了利用Python实现Excel的文件间的数据匹配,本文通过一个函数实现此功能,通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Python实现读取json文件到excel表

主要介绍了Python实现读取json文件到excel表,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python3 循环读取excel文件并写入json操作

主要介绍了python3 循环读取excel文件并写入json操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python读取Json字典写入Excel表格的方法

主要为大家详细介绍了Python读取Json字典写入Excel表格的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python遍历文件夹下所有excel文件

主要介绍了python遍历文件夹下所有excel文件的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

三相电压型逆变器工作原理分析.pptx

运动控制技术及应用

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

液位控制技术在换热站工程中的应用与案例分析

# 1. 引言 ### 1.1 研究背景 在工程领域中,液位控制技术作为一项重要的自动化控制技术,广泛应用于各种工业生产和设备操作中。其中,液位控制技术在换热站工程中具有重要意义和价值。本文将针对液位控制技术在换热站工程中的应用展开深入研究和分析。 ### 1.2 研究意义 换热站作为工业生产中的关键设备,其性能稳定性和安全运行对于整个生产系统至关重要。液位控制技术作为一项可以实现对液体介质在容器内的准确控制的技术,在换热站工程中可以起到至关重要的作用。因此,深入研究液位控制技术在换热站工程中的应用对于提升工程效率、降低生产成本具有重要意义。 ### 1.3 研究目的 本文旨在通过

vue this.tagsList判断是否包含某个值

你可以使用JavaScript中的`includes()`方法来判断一个数组是否包含某个值。在Vue中,你可以使用以下代码来判断`this.tagsList`数组中是否包含某个值: ```javascript if (this.tagsList.includes('某个值')) { // 数组包含该值的处理逻辑 } else { // 数组不包含该值的处理逻辑 } ``` 其中,将`某个值`替换为你要判断的值即可。

数据中心现状与趋势-201704.pdf

2 2 IDC发展驱动力 一、IDC行业发展现状 3 3 IDC发展驱动力 4 4 ü 2011年以前,全球IDC增长迅速,2012-2013年受经济影响放慢了增长速度,但从2014年开始,技术创新 驱动的智能终端、VR、人工智能、可穿戴设备、物联网以及基因测序等领域快速发展,带动数据存储规模 、计算能力以及网络流量的大幅增加,全球尤其是亚太地区云计算拉动的新一代基础设施建设进入加速期。 ü 2016 年全球 IDC 市场规模达到 451.9 亿美元,增速达 17.5%。从市场总量来看,美国和欧洲地区占据了 全球 IDC 市场规模的 50%以上。从增速来看,全球市场规模增速趋缓,亚太地区继续在各区域市场中保持 领先,其中以中国、印度和新加坡增长最快。 2010-2016年全球IDC市场规模 IDC市场现状-全球 5 5 IDC市场现状-国内 ü 中国2012、2013年IDC市场增速下滑,但仍高于全球平均增速。2014年以来,政府加强政策引导、开放 IDC牌照,同时移动互联网、视频、游戏等新兴行业发展迅速,推动IDC行业发展重返快车道。 ü 2016 年中国 IDC 市场继续保持高速增