我要评论python 代码 将txt里面的多行json字符串转成excel文件
1.user.txt文件json代码样例
2.json转换excel代码
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.转换结果
4.dataframe介绍
dataframe是python中pandas库中的一个重要数据结构，它类似于电子表格或sql表。dataframe由行和列组成，每一列可以是不同的数据类型（例如字符串、整数、浮点数等），但每一列中的数据类型必须相同。可以将dataframe视为一个二维标签数组，其中每个标签代表一个列，而行则由索引标识。
在pandas中，可以使用多种方式创建dataframe，例如从csv文件、excel文件、sql数据库、python字典和其他数据源中加载数据。
5.知识扩展
1.python怎么判断json数据中是否有某个key
使用 in 操作符判断键是否存在于字典中，如果键在json字典里返回 true，否则返回 false
测试json
test_json = {
"name":"张三",
"sex":"男"
}
print(test_json)
print(test_json["name"])
if "age" in test_json:
print(test_json["age"])
else:
print("test_json 不存在键“age”")输出结果
2.python 解析 json 并转换为 excel 文件
在数据处理和分析中，json（javascript object notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。excel 是一种广泛使用的电子表格软件，用于存储、组织和分析数据。本文将介绍如何使用 python 将 json 数据解析并转换为 excel 文件。
所需库
为了完成这个任务，我们需要使用几个 python 库：
- json: 用于解析 json 数据。
- pandas: 提供了强大的数据结构和数据分析工具。
- openpyxl: 用于读写 excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件。
你可以通过 pip 安装这些库：
pip install pandas openpyxl
步骤详解
我们将分步讲解如何实现这一功能。
步骤一：导入必要的库
import json import pandas as pd
步骤二：加载 json 数据
假设我们有一个 json 字符串或文件，首先需要将其加载到 python 中。
json_data = '{"name": "john", "age": 30, "city": "new york"}'
data = json.loads(json_data)步骤三：将 json 转换为 dataframe
pandas 的 dataframe 是一个二维标签数据结构，可以看作是一个字典的序列。我们可以很容易地将 json 数据转换为 dataframe。
df = pd.dataframe([data])
步骤四：将 dataframe 写入 excel 文件
最后一步是将 dataframe 写入 excel 文件。pandas 提供了一个方便的方法 to_excel 来完成这个操作。
df.to_excel('output.xlsx', index=false)通过上述步骤，我们可以轻松地使用 python 将 json 数据解析并转换为 excel 文件。这种方法不仅适用于简单的 json 数据，对于复杂的嵌套 json 数据，只需要对数据进行适当的预处理即可。掌握这种技能，可以帮助我们在数据处理和分析工作中更加高效。
注意：在实际应用中，可能需要根据 json 数据的具体结构和需求，对代码进行相应的调整和优化。
到此这篇关于python实现将txt里面多行json字符串转成excel文件的文章就介绍到这了,更多相关python多行json字符串转excel内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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