使用python 提取 json多层级里面的字段信息,采用 json库提取数据保存为123.xsl.代码详细一点
时间: 2023-06-03 08:02:28 浏览: 81
好的,我可以回答这个问题。以下是一份使用 Python 提取 JSON 多层级字段信息并将其保存为 XLS 文件的示例代码:
```python
import json
import xlwt
# 读取 JSON 数据
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
# 获取需要提取的字段信息
fields = ['name', 'age', 'email']
# 创建工作簿和工作表
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet = workbook.add_sheet('Data')
# 写入表头
for col, field in enumerate(fields):
worksheet.write(0, col, field)
# 遍历 JSON 数据,提取所需字段并写入 Excel 表格
for row, row_data in enumerate(data):
for col, field in enumerate(fields):
if field in row_data:
worksheet.write(row+1, col, row_data[field])
# 保存 Excel 文件
workbook.save('123.xls')
```
你可以根据自己的需要修改代码中的数据来源、字段信息和文件名等内容。希望能对你有所帮助!
相关问题
python将json文件转为xsl文件
要将JSON文件转换为XLS文件,您需要使用Python中的pandas库。您可以按照以下步骤操作:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 从JSON文件中读取数据
```python
with open('data.json') as file:
data = pd.read_json(file)
```
3. 将数据写入XLS文件
```python
data.to_excel('data.xls', index=False)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
with open('data.json') as file:
data = pd.read_json(file)
data.to_excel('data.xls', index=False)
```
这将在当前文件夹中创建一个名为“data.xls”的XLS文件,其中包含来自JSON文件的数据。
python写一段程序将三个XSL工作表合并成一个数据集train.csv,并保存在指定位置
好的,以下是一段可以将三个XSL工作表合并成一个数据集train.csv的Python程序:
```python
import pandas as pd
# 读取三个XSL工作表
df1 = pd.read_excel('path/to/workbook.xlsx', sheet_name='sheet1')
df2 = pd.read_excel('path/to/workbook.xlsx', sheet_name='sheet2')
df3 = pd.read_excel('path/to/workbook.xlsx', sheet_name='sheet3')
# 合并三个工作表
df = pd.concat([df1, df2, df3])
# 保存合并后的数据集为train.csv
df.to_csv('path/to/train.csv', index=False)
```
请将代码中的`path/to/workbook.xlsx`替换为实际的XSL工作表路径,将`sheet1`、`sheet2`和`sheet3`替换为实际的工作表名称,将`path/to/train.csv`替换为想要保存train.csv的路径。此外,如果你的XSL工作表不是以.xlsx格式保存的,需要将代码中的`.xlsx`改为对应的格式后缀名。