Python 代碼 將txt里面的多行json字符串轉(zhuǎn)成excel文件

1.user.txt文件json代碼樣例

2.Json轉(zhuǎn)換Excel代碼

import json
import pandas as pd


def json_out(file_path,excel_path):
    all_list=[]
    with open(file_path, "r", encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            all_list.append(json.loads(line))
    data = pd.DataFrame(all_list)
    data.to_excel(excel_path, index=None)


if __name__ == '__main__':
    json_path = 'user.txt'
    excel_path = 'user.xlsx'
    json_out(json_path,excel_path)

3.轉(zhuǎn)換結(jié)果

4.DataFrame介紹

DataFrame是Python中pandas庫中的一個重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它類似于電子表格或SQL表。DataFrame由行和列組成，每一列可以是不同的數(shù)據(jù)類型（例如字符串、整數(shù)、浮點數(shù)等），但每一列中的數(shù)據(jù)類型必須相同?？梢詫ataFrame視為一個二維標(biāo)簽數(shù)組，其中每個標(biāo)簽代表一個列，而行則由索引標(biāo)識。

在pandas中，可以使用多種方式創(chuàng)建DataFrame，例如從CSV文件、Excel文件、SQL數(shù)據(jù)庫、Python字典和其他數(shù)據(jù)源中加載數(shù)據(jù)。

5.知識擴展

1.Python怎么判斷json數(shù)據(jù)中是否有某個key

使用 in 操作符判斷鍵是否存在于字典中，如果鍵在json字典里返回 true，否則返回 false

測試json

test_json = {
    "name":"張三",
    "sex":"男"
}

print(test_json)
print(test_json["name"])
if "age" in test_json:
    print(test_json["age"])
else:
    print("test_json 不存在鍵“age”")

輸出結(jié)果

2.Python 解析 JSON 并轉(zhuǎn)換為 Excel 文件

在數(shù)據(jù)處理和分析中，JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，易于人閱讀和編寫，同時也易于機器解析和生成。Excel 是一種廣泛使用的電子表格軟件，用于存儲、組織和分析數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用 Python 將 JSON 數(shù)據(jù)解析并轉(zhuǎn)換為 Excel 文件。

所需庫

為了完成這個任務(wù)，我們需要使用幾個 Python 庫：

• json: 用于解析 JSON 數(shù)據(jù)。
• pandas: 提供了強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。
• openpyxl: 用于讀寫 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件。

你可以通過 pip 安裝這些庫：

pip install pandas openpyxl

步驟詳解

我們將分步講解如何實現(xiàn)這一功能。

步驟一：導(dǎo)入必要的庫

import json
import pandas as pd

步驟二：加載 JSON 數(shù)據(jù)

假設(shè)我們有一個 JSON 字符串或文件，首先需要將其加載到 Python 中。

json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_data)

步驟三：將 JSON 轉(zhuǎn)換為 DataFrame

Pandas 的 DataFrame 是一個二維標(biāo)簽數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以看作是一個字典的序列。我們可以很容易地將 JSON 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 DataFrame。

df = pd.DataFrame([data])

步驟四：將 DataFrame 寫入 Excel 文件

最后一步是將 DataFrame 寫入 Excel 文件。Pandas 提供了一個方便的方法 to_excel 來完成這個操作。

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

通過上述步驟，我們可以輕松地使用 Python 將 JSON 數(shù)據(jù)解析并轉(zhuǎn)換為 Excel 文件。這種方法不僅適用于簡單的 JSON 數(shù)據(jù)，對于復(fù)雜的嵌套 JSON 數(shù)據(jù)，只需要對數(shù)據(jù)進行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理即可。掌握這種技能，可以幫助我們在數(shù)據(jù)處理和分析工作中更加高效。

注意：在實際應(yīng)用中，可能需要根據(jù) JSON 數(shù)據(jù)的具體結(jié)構(gòu)和需求，對代碼進行相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化。

到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)將txt里面多行json字符串轉(zhuǎn)成excel文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python多行json字符串轉(zhuǎn)excel內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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