Python怎样实现数据格式互转—JSON/CSV/Excel转换大全

爱谁谁
发布: 2025-07-12 15:21:01
原创
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python处理数据格式转换的关键在于掌握常用库和步骤。jsoncsv需先解析再写入,用json和pandas实现;csv转excel只需pandas一行代码,注意编码和索引设置;excel转json要指定sheet并清理空值,支持多种输出格式;封装函数可实现自动化转换。掌握这些技能即可应对多数数据处理任务。

Python怎样实现数据格式互转—JSON/CSV/Excel转换大全

Python在处理数据格式转换方面非常强大,尤其是像JSON、CSV和Excel之间的互转,几乎成了日常编程中不可或缺的技能。只要掌握几个常用库,这些转换操作其实并不复杂。

Python怎样实现数据格式互转—JSON/CSV/Excel转换大全

JSON转CSV:先读取再写入

把JSON数据转成CSV,通常的做法是先解析JSON内容,然后按字段写入CSV文件。这里用到的主要库是jsonpandas

举个例子,如果你有一个包含多个字典的JSON列表:

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Python怎样实现数据格式互转—JSON/CSV/Excel转换大全
[
    {"name": "张三", "age": 28, "city": "北京"},
    {"name": "李四", "age": 32, "city": "上海"}
]
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你可以这样转换:

  • 使用 json.load()json.loads() 加载数据
  • pandas.DataFrame() 转为DataFrame
  • 最后调用 .to_csv() 输出CSV文件

需要注意的是,如果原始JSON结构比较复杂,比如嵌套层级多,可能需要先做“拍平”处理,否则直接转的话容易出现列不对齐或者类型错误的问题。

Python怎样实现数据格式互转—JSON/CSV/Excel转换大全

CSV转Excel:pandas一行搞定

这个转换可以说是所有里面最简单的了。CSV本质上就是一种纯文本表格格式,而Excel支持导入CSV数据。

使用 pandas 的方法如下:

Find JSON Path Online
Find JSON Path Online

Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder

Find JSON Path Online 30
查看详情 Find JSON Path Online
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
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关键点在于:

  • 确保CSV文件编码正确(常见是UTF-8)
  • 如果有中文乱码,可以加 encoding='utf-8-sig'
  • Excel输出时一般不带索引,所以建议加上 index=False

如果是大文件,也可以考虑分块读取再写入,避免内存占用过高。


Excel转JSON:注意表头和sheet选择

Excel文件可能包含多个sheet,并且每个sheet的结构不一定一致,所以在转换前要先确定你要读哪个sheet。

基本流程如下:

  • 使用 pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') 读取指定sheet
  • 再调用 .to_json(orient='records') 转成JSON字符串或写入文件

注意事项包括:

  • Excel中的空值会被转为 NaN,导出JSON前最好清理一下
  • JSON格式有多种输出形式,比如 orient='records' 是每行一个对象,适合前端解析
  • 如果字段名不是英文,确保JSON编码没问题,避免中文变成Unicode

小技巧:跨格式批量转换可以封装函数

如果你经常要做这类转换,可以简单封装一个函数,比如:

def convert_format(input_file, output_file):
    if input_file.endswith('.csv'):
        df = pd.read_csv(input_file)
    elif input_file.endswith('.xlsx'):
        df = pd.read_excel(input_file)
    elif input_file.endswith('.json'):
        df = pd.read_json(input_file)

    if output_file.endswith('.csv'):
        df.to_csv(output_file, index=False)
    elif output_file.endswith('.xlsx'):
        df.to_excel(output_file, index=False)
    elif output_file.endswith('.json'):
        df.to_json(output_file, orient='records')
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这样你只需要传入输入输出路径,就能自动完成转换。当然还可以加参数控制sheet名、编码等。


基本上就这些。掌握了这几个常见格式之间的转换方式,大多数数据处理任务都能轻松应对了。

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