如何用python把.json文件整理成excel

您可以使用Python的pandas库将JSON文件转换为Excel文件。首先，使用json库读取JSON文件，然后将数据存储在pandas DataFrame中。接下来，使用pandas的to_excel()函数将DataFrame中的数据写入Excel文件中。以下是一个示例代码：

import json
import pandas as pd

# 读取JSON文件
with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

# 转换JSON数据为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

此代码将名为"data.json"的JSON文件转换为名为"data.xlsx"的Excel文件，并保存在相同的目录中。请确保在使用此代码之前，您已经安装了pandas和json库。

相关问题

Python编写代码，处理city.json文档，生成一个Excel文档，Excel列名分别为省份，城市名，编号

在Python中，我们可以使用pandas库来读取JSON文件并操作数据，然后利用openpyxl库将数据写入Excel文档。下面是一个简单的步骤说明：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装，可以使用pip命令：

pip install pandas openpyxl

然后，你可以按照以下代码来完成这个任务：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 读取city.json文件
def read_city_json(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)  # 假设json文件是字典形式，如果是jsonl或json数组，需要适当调整解析方式
    return data

# 将数据转换成DataFrame
def data_to_dataframe(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    # 按需对数据进行清洗和整理，例如处理编码问题、缺失值等
    return df

# 写入Excel文件
def write_to_excel(df, output_file_path):
    wb = Workbook()  # 创建一个新的工作簿
    ws = wb.active  # 获取第一个工作表
    df.columns = ['省份', '城市名', '编号']  # 设置列名
    ws.append(df.columns.tolist())  # 写入列标题
    for i, row in df.iterrows():
        ws.append(row.tolist())
    wb.save(output_file_path)

# 使用函数
file_path = "city.json"  # 你的json文件路径
output_file_path = "city.xlsx"  # 输出的Excel文件路径
city_data = read_city_json(file_path)
df = data_to_dataframe(city_data)
write_to_excel(df, output_file_path)

在这个例子中，假设`city.json`中的数据可以直接转换成DataFrame，如果不是，可能需要先将其转换为合适的结构。运行以上代码后，你将在指定路径找到一个名为`city.xlsx`的Excel文件。

python把excel转成json

### 使用Python将Excel文件转换为JSON格式

为了实现这一目标，可以利用`pandas`库来处理Excel文件，并将其内容转化为JSON格式的数据。下面是一个具体的实例，展示了如何读取指定路径的Excel文件并通过`excel_to_json`函数完成转换过程[^1]。

import pandas as pd
import json

def excel_to_json(excel_path, sheet_name=0):
    df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=sheet_name)
    result = df.to_dict(orient='records')
    
    return json.dumps(result, ensure_ascii=False)

# 将生成的 JSON 数据打印出来
print(excel_to_json('example.xlsx'))

# 若需保存至文件，则可采用 with open 方法写入 JSON 文件
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(excel_to_json('example.xlsx'))

上述代码片段首先导入必要的模块——`pandas`用于操作Excel文档以及`json`负责序列化对象为JSON字符串；定义了一个名为`excel_to_json`的方法接收两个参数：一个是必选的位置参数`excel_path`表示待解析的Excel文件位置，另一个是默认值设为首个工作表(`sheet_name=0`)的选择项用来指明具体要提取哪张表格的信息。此方法内部通过`pd.read_excel()`加载源数据集并借助`.to_dict()`按照记录的方式构建字典列表形式的结果集合，最后经由`json.dumps()`把其转变为易于阅读与传输的标准JSON串。对于想要持久化的场景而言，在执行完逻辑运算之后紧接着运用上下文管理器模式打开目的地址对应的文本流以便追加或覆盖新产生的结构化信息[^2]。

当涉及到实际应用时，确保提供的Excel文件路径和表单名称无误至关重要，因为任何错误都可能导致程序无法正常运作或者返回不符合预期的内容。此外，如果希望保持原始编码风格而不丢失特殊字符的话，建议设置`ensure_ascii=False`选项以允许非ASCII字符的存在[^3]。