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示信息。 这里推荐使用腾讯云...
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_...
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...
pip install pandas openpyxl 读取JSON数据: 使用Python的json模块读取JSON文件,并将其转换为Python字典或列表。 将JSON数据转换为DataFrame: 使用pandas的DataFrame构造函数将JSON数据转换为DataFrame对象。 将DataFrame写入Excel文件: 使用DataFrame对象的to_excel方法将数据写入Excel文件。 以下是完整的代码示例: python imp...
pip install pandas pip install xlrd 二、json转Excel 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 -*-...
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。
importpandasaspd# 创建DataFrame对象df=pd.DataFrame(processed_data)# 导出到Excel文件df.to_excel('output.xlsx',index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 通过以上步骤,我们成功地将JSON文件中的数据处理并导入到Excel表格中。这样就可以方便地使用Excel进行数据分析和可视化了。
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。
pip install pandas 接下来,可以使用以下代码将JSON数据转换为Excel文件: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import json # 读取JSON数据 with open('data.json') as f: data = json.load(f) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 保存为Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', index=False)...