import pandas as pd import json # 假设Json数据存储在json_data变量中 json_data = '[{"name": "John", "age": 30}, {"name": "Jane", "age": 25}]' #将Json数据加载为Python对象 data = json.loads(json_data) #将Json数据规范化为扁平的表格形式 df
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...
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。 生成甘特图 为了更好地理解我...
读取JSON数据: 假设你有一个名为data.json的JSON文件,你可以使用pandas的read_json函数将其读取为DataFrame。 处理数据(可选): 在这一步,你可以对数据进行任何需要的处理,比如清洗数据、转换数据类型或进行聚合操作。 将数据保存到Excel文件: 使用pandas的to_excel方法将数据保存到Excel文件。 以下是一个完整的代码...
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...
pandas 如何使用Python将此嵌套JSON转换为Excel或CSV文件|:---|---:|---:|---:|:---|:---|...
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:...
We read this JSON file usingPandasread_jsonmethod and then export it to an Excel file usingto_excel()function. JSON File Content (data.json): [ {"customer_id": 1, "name": "Customer A", "plan": "Basic"}, {"customer_id": 2, "name": "Customer B", "plan": "Premium"} ...
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)...