python df = pd.DataFrame(data) 注意:如果JSON数据的结构不是简单的列表包含字典,你可能需要先将数据转换成合适的格式。例如,如果JSON数据是一个字典,并且你只想导出字典中的某个列表值,你需要先提取这个列表。 将DataFrame导出为Excel文件: 使用pandas的to_excel方法将DataFrame导出为Excel文件。 python df.to_ex...
读取json可以使用python输出前n行 withopen('C:\\bilibili.json', 'r', encoding='utf-8') as f:foriinrange(50):line=f.readline()print(line) 或者使用软件,我是jsonbuddy,打开11G速度还行,没python舒服,不过对于跳转或快速浏览还是比python强,大家自行选择。 jsonbuddy 本文纯属个人手敲,如有错误或有待优...
df_data= pd.read_json("clean_data.txt", lines=True)#with pd.ExcelWriter('value_app_result.xlsx', engine='xlsxwriter', options={'strings_to_urls': False}) as writer:with pd.ExcelWriter('value_app_result.xlsx', engine='xlsxwriter', engine_kwargs={'options': {'encoding':'utf-8'}...
:description:获取json文件数据 :param json_file: 输入json文件名,默认为ranzidata.json :return: 返回数据类型为dict ''' if len(json_file) == 1: part_path = 'ranzi/ranzi_config/' + str(json_file[0]) file_path = GetPath().get_path(part_path) else: file_path = GetPath().get_path(...
文件保存在本地d盘下面的wen文件夹,数据格式json文件, 数据案列:{ "records": [ { "CORP_ID": "22892c", "CUST_QW_ID": "wmOaVBCg", "CUSTOMER_NO": "5713", "CREATE_TIME": "20240716", "STATUS": "1" } ] } 相关代码如下: import json import os from openpyxl import Workbook # Define ...
import pandas as pd 定义一个函数，该函数将打开并读取给定JSON文件的内容：def read_json_file(file_path):with open(file_path, 'r') as f:data = json.load(f)return data 使用os模块遍历JSON文件夹中的所有文件，并将它们读取为Python数据结构：json_folder = '/path/to/json/folder' #...
创建Excel文件:使用相关的库或工具,如Python中的openpyxl库,可以创建一个新的Excel文件。 添加工作表:在Excel文件中,可以创建一个或多个工作表,每个工作表可以用来存储不同的数据。 将数据写入工作表:遍历解析后的JSON数据,将数据逐行写入Excel工作表的单元格中。 保存Excel文件:保存已写入数据的Excel文件,并指定保...
Python 代码 importjsonimporttablibwithopen('题库2.json','r',encoding='utf-8',errors='ignore')asf:rows=json.load(f)# 将json中的key作为header, 也可以自定义header(列名)header=[iforiinrows[0].keys()]header=tuple(header+['option2','option3','option4','option5','option6'])data=[]for...
在Python中,可以使用第三方库pandas和openpyxl来将Json数组转换为Excel文件。 首先,需要安装这两个库。可以使用以下命令来安装它们: 代码语言:txt 复制 pip install pandas openpyxl 接下来,我们可以编写代码来实现将Json数组转换为Excel文件的功能。下面是一个示例代码: ...
data = [] # 存储每一行转化过来的Json格式的数据 with open('./xxxxxxxxx.json','r', encoding = 'UTF-8') as fr: for line in fr: j = json.loads(line) data.append(j) df = pd.DataFrame() # 存取转换得到的结果数据集 for line in data: ...