python3.6将json转换为csv，所数据量太大，自动切换下一个sheet表

如果你的数据量太大，无法一次性将所有数据转换为一个CSV文件，你可以考虑将数据分割成多个CSV文件，每个文件对应一个sheet表。

以下是一个示例代码，可以将大型JSON文件分割成多个CSV文件，每个文件包含指定数量的数据，并分别保存为不同的sheet表：

import pandas as pd
import json

# 读取大型JSON文件
with open("large_data.json", "r") as f:
    data = json.load(f)

# 指定每个CSV文件中的数据量
chunk_size = 10000

# 计算需要分割的次数
num_chunks = len(data) // chunk_size + 1

# 创建Excel文件
writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="xlsxwriter")

for i in range(num_chunks):
    # 计算当前切片的起始和结束位置
    start = i * chunk_size
    end = start + chunk_size

    # 切片数据
    chunk_data = data[start:end]

    # 将切片数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(chunk_data)

    # 将DataFrame保存到当前sheet表
    sheet_name = f"Sheet{i+1}"
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

在上述示例中，我们使用`pandas`库将JSON数据转换为DataFrame，并使用`xlsxwriter`库将DataFrame保存到多个sheet表中。你可以根据需要调整`chunk_size`参数来控制每个CSV文件中的数据量。

请注意，你需要安装`xlsxwriter`库来运行上述示例代码，可以使用以下命令进行安装：

pip install xlsxwriter

希望这个示例能够帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。