Python Pandas 将 Excel 列数据转换为数组并存入 JSON 文件

Python Pandas 将 Excel 列数据转换为数组并存入 JSON 文件

本文将详细介绍如何使用 Python Pandas 库读取 Excel 文件中的一列数据，将其转换为数组类型，并将其存储到 JSON 文件中。

代码实现

import pandas as pd
import json

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx')

# 读取一列数据
column_data = df['column_name'].tolist()  # 将该列数据转化为数组类型

# 存储数据到 JSON 文件中
data = {'column_data': column_data}
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

说明:

• 请将代码中的 'path_to_excel_file.xlsx' 替换为你的 Excel 文件的路径。
• 将 'column_name' 替换为你要读取的列的名称。
• 执行代码后，数据将存储在名为 data.json 的 JSON 文件中。

代码解释

1. 导入库: 首先导入 pandas 和 json 库，分别用于处理 Excel 数据和创建 JSON 文件。
2. 读取 Excel 文件: 使用 pd.read_excel() 函数读取 Excel 文件，并将数据存储到 df 数据框中。
3. 读取一列数据: 使用 df['column_name'].tolist() 获取指定列的数据并将其转换为数组类型。
4. 存储数据到 JSON 文件: 使用 json.dump() 函数将数据写入 JSON 文件。

示例

假设你的 Excel 文件名为 example.xlsx，要读取的列名为 numbers，则代码如下：

import pandas as pd
import json

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 读取一列数据
column_data = df['numbers'].tolist()

# 存储数据到 JSON 文件中
data = {'numbers': column_data}
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

执行完代码后，你将在当前目录下找到名为 data.json 的 JSON 文件，其中包含 numbers 列的所有数据。