# 将数据保存到Excel文件 data.to_excel('output.xlsx', index=False) 在这个例子中,index=False参数是为了防止在Excel文件中包含行索引。如果你希望在Excel文件中包含行索引,可以删除这个参数。 验证结果:最后,你可以打开output.xlsx文件来查看结果。你应该能够看到从JSON文件中读取的数据已经被保存到了Excel文件中。
使用pandas将JSON文件转换为Excel文件是一个常见的任务,以下是将这个过程分步骤详细说明,并附上代码片段。 1. 导入pandas库 在开始之前,你需要确保已经安装了pandas库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install pandas 在Python脚本或交互式环境中,首先导入pandas库: python import pandas as pd ...
df = pd.json_normalize(data) # 导出数据到Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False) 这段代码将Json数据[{"name": "John", "age": 30}, {"name": "Jane", "age": 25}]导出到名为output.xlsx的Excel文件中。每个Json对象将占用Excel中的一行,其中包含"name"和"age"两列。 推荐...
df.to_excel('pandas处理ceshi-json.xlsx', index=True, columns=["all","man","women","town","village"]) 写成csv同样的道理 importpandas as pd df= pd.read_json("result.json", orient='records')print(df) df.to_csv('pandas处理ceshi-json.csv', index=True, columns=["all","man","wom...
winners.to_json("winners.json",orient="records") 2. 读写CSV 示例CSV文件:纽约市新生婴儿信息http://mng.bz/MgzQ 这个应该是个短链接网站。该链接可以获得URL,用于CSV文件输入:https://data.cityofnewyork.us/api/views/25th-nujf/rows.csv
(三)读取json文件: (四)在运行过程中创建 Series 二、导出数据 (一)保存成csv (二)保存成excel文件 (三)保存到一个excel文件的多个工作表 (四)保存成数据库文件 三、Bonus:从内存中读取数据到 DataFrame 中 导入pandas等包 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
将JSON转换为Excel时出现Pandas值错误可能是由于JSON数据中存在不兼容的值类型或格式错误导致的。为了解决这个问题,可以采取以下步骤: 1. 检查JSON数据的格式:确保JSON数据符合...
Pandas数据导入和导出:CSV、Excel、MySQL、JSON 导入MySQL查询结果:read_sql import pandas con = "mysql+pymysql://user:pass@127.0.0.1/test" sql = "SELECT * FROM `student` WHERE id = 2" # sql查询 df1 = pandas.read_sql(sql=sql, con=con)...
read_json() 用于读取 json 文件 read_sql_query() 读取 sql 语句查询的表记录 一、读取CSV文件 CSV 又称逗号分隔值文件,是一种简单的文件格式,以特定的结构来排列表格数据。 CSV 文件能够以纯文本形式存储表格数据,比如电子表格、数据库文件,并具有数据交换的通用格式。CSV 文件会在 Excel 文件中被打开,其行和...
将JSON解析为Excel是一种常见的数据处理任务,可以使用Python中的Pandas和xlwt库来实现。 首先,我们需要导入Pandas和xlwt库: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importpandasaspdimportxlwt 接下来,我们可以使用Pandas的read_json()函数将JSON数据加载到一个Pandas的DataFrame对象中: ...