# 解析JSON数据为DataFrame df = pd.read_json(json_data) #将DataFrame保存为Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', index=False) print("转换完成!") 上述代码首先使用pd.read_json()函数将JSON数据解析为pandas的DataFrame对象。然后,使用df.to_excel()方法将DataFrame保存为Excel文件。最后,打印出转换完成的提...
将解析后的JSON数据转换为pandas的DataFrame对象,这是pandas中用于存储和操作表格数据的主要数据结构。 python df = pd.DataFrame(data) 使用pandas的to_excel方法将数据写入Excel文件: 使用DataFrame的to_excel方法将数据写入Excel文件。可以设置index=False来避免将行索引写入Excel文件。 python excel_file_path = 'ou...
json.load(file)用于将JSON文件内容加载到Python数据结构中。随后，创建一个空集合fieldnames，用于存储将在CSV文件的头部写入的列名。 紧接着，我们遍历data列表中的每个元素，其中每个元素是一个包含JSON格式的字符串的字典。对于每个元素，将JSON文本——也就是item['text']解析为字典，并获取该字典中的所有...
1. pd.read_excel(): • 读取 Excel 文件并将其加载到 Pandas 的 DataFrame 中。 • 默认读取第一个工作表,如果需要指定工作表,可以添加参数 sheet_name="Sheet1"。 2. df.to_json(): • 将 DataFrame 转为 JSON 格式。 常用参数 • orient="records": 每一行作为一个 JSON 对象。 • force...
1、工作场景,有一天,你的上司突然发给你一个1G压缩文件,叫你帮处理一下,通过解压发现,里面是成百上千的json文件,这个时候我们需要把这些json文件转为Excel表格文件,我们利用Python处理。 2、参考代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-# @Time :2021/12/19 17:41# @Author : 亮哥# @Ma...
writeheader() for item in data: json_string = item['text'] row_data = json.loads(json_string) writer.writerow(row_data) 其中,我们首先通过import语句导入必要的Python模块,包括用于处理JSON数据的json和用于处理CSV文件的csv。 接下来,我们打开名为single.json的JSON文件并读取其内容,将其存储在data变量...
importjsonimportxlrd, reclassReadExcel:def__init__(self, fileName, sheetName):"""new_data是最后返回的值 :param fileName: excel文件名,sheet名称 :param sheetName:"""self.fileName=fileName self.sheetName=sheetName#读取excelself.book =xlrd.open_workbook(self.fileName) ...
首先，我们打开名为response_2.json的文件，并将其赋值给变量f。'r'表示以只读模式打开文件。随后的data = json.load(f)表示使用json.load()函数加载JSON文件中的数据，并将其存储在变量data中。 接下来，创建一个新的Excel工作簿，将其赋值给变量wb；随后，获取工作簿的活动工作表，并将其赋值给...
数据驱动:在自动化测试中,需要把测试的数据分离到JSON、Yaml等文件中。 一、JSON 其中json文件中写代码必须是双引号 step1:新建一个名为“数据驱动”的包,再在这个包里新建一个文件名为“login.json”文件,再建一个python file,名叫“opertationJson.py”的文件,如下图所示: ...
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-json-reader 03 用Python读写Excel文件 以表格形式操作数据的文件格式中,Microsoft的Excel文件可以说是最流行的了。拿最新的XLSX格式来说,Excel可以在单个工作表中存储一百多万行及一万六千多列。