python将json数据写入excel

时间: 2023-05-31 17:17:50 浏览: 411
### 回答1: 您好!要将JSON数据写入Excel,您可以使用Python的以下步骤: 1. 使用Python的内置JSON库将JSON数据加载到Python对象中。 2. 使用Python的第三方Excel库,如openpyxl、xlwt、xlrd等来创建一个Excel文件或打开现有的Excel文件。 3. 将Python对象中的数据按照您需要的格式写入Excel文件中。 以下是一个使用openpyxl库将JSON数据写入Excel文件的示例代码: ```python import json from openpyxl import Workbook # 加载JSON数据 json_data = '{"name": "Alice", "age": 25, "hobbies": ["reading", "swimming"]}' # 将JSON数据转换为Python对象 python_data = json.loads(json_data) # 创建一个新的Excel文件 workbook = Workbook() # 获取工作表 sheet = workbook.active # 将数据写入Excel row = 1 for key, value in python_data.items(): sheet.cell(row=row, column=1, value=key) if isinstance(value, list): value = ", ".join(value) sheet.cell(row=row, column=2, value=value) row += 1 # 保存Excel文件 workbook.save("data.xlsx") ``` 在此示例中,我们首先加载了一个JSON字符串,然后使用json.loads()函数将其转换为Python对象。接下来,我们使用openpyxl库创建了一个新的Excel文件,并获取了默认的工作表。然后,我们将Python对象中的数据按照所需的格式写入Excel文件中,并使用workbook.save()方法保存Excel文件。 ### 回答2: Python中通过使用json库来解析json数据类型,同时我们也可以使用pandas库将数据以xlsx文件的形式输出到Excel中。 在Python中将json数据写入Excel,我们先需要将json数据类型转换为pandas DataFrame数据类型,然后使用to_excel方法将其输出为xlsx文件。 假定我们有一个包含json数据类型的列表,可以使用以下代码将数据转换为pandas DataFrame: ``` import pandas as pd import json # 假定数据保存在sample.json文件中 with open('sample.json', 'r') as f: data = json.load(f) # 将json数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data) ``` 接下来,我们可以使用pandas的to_excel方法将数据输出到Excel文件中。我们需要指定输出的文件名及所在的目录。其他参数,例如sheet_name定义了sheet名称、index定义了是否输出行索引等,也可以根据需求进行设置。 ``` # 输出到输出到excel文件中 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 以上就是将json数据写入Excel的简单实现。需要注意的是,如果json数据比较复杂或包含嵌套结构,可能需要进行一些额外的处理。 总的来说,Python拥有强大的解析和处理json数据类型的能力,同时使用pandas库可以轻松将数据输出到Excel等格式中。这为我们处理数据提供了很大便利,使用Python可以有效地提升工作效率和准确性。 ### 回答3: Python是一种功能强大的编程语言,它可以将JSON数据写入Excel中。这是因为Python有一个称为openpyxl的库,它是Python中操作Excel文件的首选库之一。 要将JSON数据写入Excel,需要使用Python中的json和openpyxl模块。然后,你需要定义JSON文件的路径和Excel文件的路径。接下来,打开JSON文件并将其加载到Python中。最后,使用openpyxl来创建一个新的工作簿,在新的工作簿中创建工作表,并将数据写入工作表中。 以下是使用Python将JSON数据写入Excel的步骤: 1.导入必需的模块 首先,需要导入json和openpyxl模块。可以使用以下代码执行操作: ``` import json import openpyxl ``` 2.定义JSON文件和Excel文件的路径: 接下来,需要定义JSON文件和Excel文件的路径。可以使用以下代码: ``` json_file_path = "path/to/json/file.json" excel_file_path = "path/to/excel/file.xlsx" ``` 3.打开并加载JSON文件: 使用python中的open()函数打开JSON文件并使用json.load()方法加载它。 ``` with open(json_file_path, "r") as file: data = json.load(file) ``` 4.使用openpyxl模块创建工作簿和工作表: 使用openpyxl模块创建一个新的工作簿,并在新的工作簿中创建新的工作表。 ``` workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active ``` 5.将数据写入Excel中: 现在,将JSON数据写入Excel中。可以使用for循环来遍历数据并将其写入表格中。可以使用以下代码: ``` row = 1 for item in data: sheet.cell(row=row, column=1).value = item['name'] sheet.cell(row=row, column=2).value = item['age'] sheet.cell(row=row, column=3).value = item['gender'] row += 1 ``` 6.保存Excel文件: 最后,要保存工作簿,可以使用以下代码保存Excel文件: ``` workbook.save(excel_file_path) ``` 这样就可以使用Python将JSON数据写入Excel中了。

相关推荐

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 ]

最新推荐

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

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

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

matlabmin()

### 回答1: `min()`函数是MATLAB中的一个内置函数,用于计算矩阵或向量中的最小值。当`min()`函数接收一个向量作为输入时,它返回该向量中的最小值。例如: ``` a = [1, 2, 3, 4, 0]; min_a = min(a); % min_a = 0 ``` 当`min()`函数接收一个矩阵作为输入时,它可以按行或列计算每个元素的最小值。例如: ``` A = [1, 2, 3; 4, 0, 6; 7, 8, 9]; min_A_row = min(A, [], 2); % min_A_row = [1;0;7] min_A_col = min(A, [],

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�

os.listdir()

### 回答1: os.listdir() 是一个 Python 函数,用于列出指定目录中的所有文件和子目录的名称。它需要一个字符串参数,表示要列出其内容的目录的路径。例如,如果您想要列出当前工作目录中的文件和目录,可以使用以下代码: ``` import os dir_path = os.getcwd() # 获取当前工作目录 files = os.listdir(dir_path) # 获取当前工作目录中的所有文件和目录 for file in files: print(file) ``` 此代码将列出当前工作目录中的所有文件和目录的名称。 ### 回答2: os.l

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

自适应学习率的矩阵近似协同过滤算法(AdaError)

首页>外文书>人文>心理励志> User Modeling,WWW 2018,2018年4月23日至27日,法741AdaError:一种自适应学习率的矩阵近似协同过滤李东升IBM中国研究院中国上海ldsli@cn.ibm.com上海复旦大学,中国lutun@fudan.edu.cn摘要朝晨IBM中国研究院中国上海cchao@cn.ibm.com李尚科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德li. colorado.edu秦律科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德www.example.comqin.lv @colorado.edu复旦大学上海,中国ninggu@fudan.edu.cnACM参考格式:HansuGuSeagateTechnology美国科罗拉多guhansu@gmail.comStephen M.朱IBM研究院-中国上海,中国schu@cn.ibm.com诸如随机梯度下降的基于梯度的学习方法被广泛用于基于矩阵近似的协同过滤算法中,以基于观察到的用户项目评级来训练推荐模型。一个主要的困难 在现有的基于梯度的学习方法中,确定适当的学习率是一个重要的问题,因为如果�