方法一:使用Python的Pandas库 Pandas是一个强大的Python数据分析库,提供了方便的方法来读取JSON数据并将其转换为Excel格式。以下是具体的步骤: 安装Pandas库:如果还没有安装Pandas,可以通过pip进行安装。在命令行中输入以下命令: bash pip install pandas 读取JSON文件并转换为Excel:使用Pandas的read_json()函数读取JSO...
import os import json 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 = '/pat...
以下是使用Python和Pandas将JSON数据转换为Excel文件的最简单方法。 import pandas as pd df=pd.read_json('test.json',orient='records') df.to_excel('test.xlsx') 简单解释一下,我们首先导入Pandas,然后使用read_json方法创建一个dataframe。最后,我们使用to_excel方法将dataframe保存到.xlsx文件中。 四、执行...
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。
python的json库可以将json读取为字典格式。首先,导入需要用到的库: import pandas as pd import json 然后,读取要解析的文件: with open("/Users/test.json",'r') as load_f: load_dict = json.load(load_f) 可以发现json一共有四层(最后有4个“}”),第一层只有一个key。我们可以先把它拆掉,然后转化...
python读取json文件转成excel 标签: Python 收藏 python处理excel有xlwt,openpyxl等,而xlwt只支持excel2003,也就是最多有256列,而openpyxl则支持excel2007以上,最多65536列。下面是两个的程序。xlwt为 import json import xlwt def readFromJson(file): with open(file, 'r', encoding='utf8') as fr: json...
要将JSON 文件转换为 Excel 文件,你可以使用适当的编程语言和库来进行转换。以下是使用 Python 和 openpyxl 库来进行示范的一个方法: 首先,确保你已安装 openpyxl 库。你可以使用以下命令在 Python 中安装它: pip install openpyxl Select Code Copy 然后,你可以使用下面的代码将 JSON 数据写入 Excel 文件: ...
1. 使用文本编辑器打开JSON格式文件，将其保存为CSV格式，即将JSON文件中的逗号替换为分号，将括号替换为空格等等。2. 使用Excel打开CSV文件，选择文件中的所有数据，并按照Excel提供的导入CSV文件格式的指导进行导入。可以使用Python中的pandas库将json格式的文件转换成excel文件。首先需要将json文件读入为一...
因为爬虫下来的数据是字典形式的,所以是以单引号的形式存储的,但是JSON的标准为双引号的,所以要将单引号转换为双引号。这里推荐一个工具——EditPlus,可以将单引号转换为双引号。 二、下载字典之间的数据要用逗号隔开 下载下来的数据为字典,多个字典之间没有逗号隔开,但是JSON格式需要,所以要进行格式化 ...
1.准备工作 python 2.7 安装 安装xlrd -- pip install xlrd 2. 直接上代码 importxlrdfromcollectionsimportOrderedDictimportjsonimportcodecs wb = xlrd.open_workbook('file.xlsx') convert_list = [] sh = wb.sheet_by_index(0) title = sh.row_values(0)forrownuminrange(1, sh.nrows): ...