如何在Python中转换JSON到XLS
共有3个答案
如果json文件存储在某个目录中，
import pandas as pd
pd.read_json("/path/to/json/file").to_excel("output.xlsx")
如果代码中包含json，那么只需使用DataFrame即可
json_file = {'name':["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"],'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],'score':[90, 40, 80, 98]}
df = pd.DataFrame(json_file).to_excel("excel.xlsx")
我通常用tablib来做这个用途。它使用起来很简单：https://pypi.python.org/pypi/tablib/0.9.3
使用熊猫（0.15.1）和openpyxl（1.8.6）：
import pandas
pandas.read_json("input.json").to_excel("output.xlsx")
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问题内容： 以下是我的json文件输入 码 输出量 因此，在这里我确实得到了答案，但是没有打印一次，而是打印了7次。如何解决此问题。 问题答案： 是一个字典，您不需要对其进行迭代。您可以使用键直接访问值。 例如：
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问题内容： 我正在App Engine上进行一些工作，我需要将从远程服务器检索到的XML文档转换为等效的JSON对象。 我用来解析由返回的XML数据。我还尝试使用将已解析的XML文档转换为JSON。我对如何将两者钩在一起完全不知所措。以下是我要修改的代码： 问题答案： Soviut对于lxml objectify的建议是好的。使用特殊子类化的simplejson，您可以将lxml对象化结果转换为j
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问题内容： 我对编程非常陌生，过去3/4星期一直在学习python，这是给出的作业之一。 输入项 输出量 我一直在尝试代码为： 此代码的输出如下： 谁可以帮我这个事？ 问题答案： 处理完整行后转储。
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问题内容： 我有一个要转换为CSV文件的JSON文件。如何使用Python执行此操作？ 我试过了： 但是，它没有用。我正在使用Django，收到的错误是： 然后，我尝试了以下方法： 然后我得到错误： 样本json文件： 问题答案： 首先，你的JSON具有嵌套对象，因此通常无法直接将其转换为CSV。你需要将其更改为以下内容： 这是从中生成CSV的代码： 你将获得以下输出：
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问题内容： 有没有一种方法可以在不使用Python定义架构的情况下将JSON字符串转换为Avro？还是只有Java才能处理的事情？ 问题答案： Apache Avro™1.7.6入门（Python） ：
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问题内容： 我希望将标准JSON对象处理为一个对象，其中每行必须包含一个单独的，自包含的有效JSON对象。查看JSON行 ： 我当前的解决方案是将JSON文件读取为文本文件，并从开头和结尾删除。因此，在每行上创建一个有效的JSON对象，而不是包含行的嵌套对象。 我想知道是否有更优雅的解决方案？我怀疑在文件上使用字符串操作可能会出错。 目的是在Spark上将文件读入RDD。查看相关问题-使用Apac