python pandas解析json

Python中使用Pandas解析JSON的方法有多种，其中一种高效率的方法是使用`read_json`函数。你可以通过指定JSON文件路径或者传递JSON字符串来解析JSON数据。在解析JSON数据时，你可以使用不同的参数来控制解析的方式，例如`orient`参数可以指定JSON的格式，`lines`参数可以控制是否按行读取JSON文件。解析完成后，你可以将解析后的数据保存为Excel文件或进行其他操作。

以下是一个示例代码，展示如何使用Pandas解析JSON数据并将其保存为Excel文件：

import pandas as pd

# 从JSON文件中解析数据
df = pd.read_json("ceshi.json", orient="records")

# 将解析后的数据保存为Excel文件
df.to_excel("pandas处理ceshi-json.xlsx", index=False, columns=["ttery", "issue"])

请注意，以上示例代码中的文件路径和列名是示例数据，你需要根据实际情况进行修改。

相关问题

pandas解析json数据

使用pandas解析JSON数据可以通过pandas的`read_json()`函数实现。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取JSON文件
data = pd.read_json('data.json')

# 打印数据
print(data)

在这个例子中，我们假设JSON数据存储在名为`data.json`的文件中。`read_json()`函数将JSON数据加载到一个pandas DataFrame中。你可以通过打印DataFrame来查看解析后的数据。

如果你的JSON数据是通过API获取的，你可以直接传递API的URL给`read_json()`函数来解析JSON数据。

希望对你有所帮助！如果你有更多问题，请随时提问。

python解析json输出excel

要使用Python解析JSON并输出为Excel，可以使用pandas库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import json

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

# 将JSON数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

print("Excel文件已生成")

在这个例子中，我们首先使用`json.load()`函数读取JSON文件并将其存储在`data`变量中。然后，我们使用`pd.DataFrame()`函数将JSON数据转换为DataFrame对象。最后，我们使用`df.to_excel()`函数将DataFrame保存为Excel文件。请确保将代码中的文件名替换为您实际使用的文件名。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的实际数据结构和需求进行适当的修改。