# 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...
Python Pandas是一个强大的数据处理库,可以轻松地处理和分析数据。Json到Excel的一行导出问题是指将Json格式的数据导出到Excel文件时,每个Json对象只占用Excel中的一行,而不是将整个Json对象展开为多行。 解决这个问题的方法是使用Pandas库中的json_normalize()函数来将Json数据规范化为扁平的表格形式,然后使用to_...
高效地转换数据格式对于现代数据处理至关重要。JSON(JavaScript 对象表示法)因其灵活性而广受欢迎,而 CSV 或 Excel 等表格格式则更适用于数据分析和可视化...
JSON文件备份Excel文件备份备份数据选择备份方式生成JSON备份文件生成Excel备份文件 下面是生成备份的命令代码示例: importjsonimportpandasaspddefbackup_json_to_excel(json_file,excel_file):withopen(json_file)asf:data=json.load(f)df=pd.json_normalize(data)df.to_excel(excel_file,index=False)# 备份例子backu...
导入库:首先导入pandas和json库。 定义JSON数据:我们将JSON数据定义为字符串,并使用json.loads函数将其转换为Python对象。 创建DataFrame:使用pandas.DataFrame构造函数将数据转换为DataFrame格式。 写入Excel文件:最后,使用to_excel方法将数据写入Excel文件,并设置index=False以避免写入索引列。
使用json.load函数将读取的JSON字符串解析为Python对象(通常是字典或列表)。 创建一个Excel文件: 使用Pandas的DataFrame来创建数据框架,这是Pandas中用于存储和操作结构化数据的主要数据结构。 将解析后的JSON数据写入Excel文件中: 将解析后的JSON数据转换为Pandas的DataFrame,然后使用to_excel方法将数据写入Excel文件。 保...
1. json to excel 1 #!/usr/bin/python 2 # encoding: utf-8 3 # lib: pandas, flatten_json 4 # author: Chita 5 import json 6 import os 7 import time 8 import pandas as pd 9 from flatten_json import flatten 10 11 12 def json_to_excel(filename): 13 all_json_data_list = [] ...
python3: 将json格式数据转换存储到excel文件中 # -*- coding: utf-8 -*- import json import pandas as pd 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:...
非要使用python的话， 直接使用pandas， pandas.read_json , pandas.DataFrame.to_excel完事。