json转成pandas的一些坑

本文介绍如何将JSON格式的数据转换为Pandas DataFrame格式,以便进行高效的数据处理和分析。通过使用json.loads和pandas的json_normalize或DataFrame构造函数,可以轻松地将JSON数据转换为适合数据分析的表格形式。

在工作中,有一些数据的格式是json,但是在处理数据的时候,需要我们转成pandas格式的来做数据的处理。

import pandas as pd
import json
from pandas.io.json import json_normalize

data = '{"a":"value1","b":"value1"}'
json.loads(data)

>>> {'a': 'value1', 'b': 'value1'}

json_normalize(json.loads(data))
>>>
	a	b
0	value1	value1
 #这个就是我们想要的结果

或者这样操作:

data = '{"a":"value1","b":"value1"}'
list_data = []
list_data.append(json.loads(data))
pd.DataFrame(list_data)

>>>
       a	b
0	value1	value1

这个也是我们想要的结果。

<think>嗯,用户想了解在Python自动化处理Excel时如何选择pandas和openpyxl。这个问题很实际,因为很多人在处理Excel时会纠结这两个库的选择。 从用户提供的引用资料来看,引用[1]和[2]已经给出了很清晰的对比框架:pandas定位在数据分析处理,而openpyxl专注于格式样式调整。这与我之前掌握的认知一致。 用户可能正在做一个自动化项目,需要处理大量Excel文件,但不确定该用什么工具更高效。我需要帮ta理清使用场景的核心差异点: 1. 如果用户需要做数据清洗、统计汇总这类操作,比如从几十个报表里抽取销售额做月汇总,pandas绝对是首选。引用[2]特别提到pandas的向量化计算优势,处理大数据集更快。 2. 但如果用户要生成带复杂格式的报表,比如给财务部门制作有颜色标记、冻结窗格、公式校验的表格,就必须用openpyxl。这点在引用[1]的"保留格式、调整样式"描述得很准确。 考虑到用户提到"自动化处理",还需要注意性能问题。引用[2]指出pandas处理大文件可能内存崩溃,这点很关键。若用户要处理100MB以上的Excel,可能需要提醒ta用chunksize分块读取。 另外注意到引用[3]提到安装方式,说明用户可能是初学者。在回答时要避免太技术化的术语,比如解释"向量化计算"就是"同时处理整列数据而非逐个单元格"。 最后生成的问题要覆盖典型场景:性能边界案例(比如万行数据处理)、混合使用技巧、常见报错解决等。这样能帮用户预判实际使用时可能遇到的。 </think>在 Python 自动化处理 Excel 时,选择 `pandas` 还是 `openpyxl` 主要取决于你的 **核心需求**。二者定位不同,并非替代关系,而是互补工具: --- ### **核心选择原则** 1. **数据处理与分析优先 → 选 `pandas`** - ✅ **优势**:内置高效数据结构(DataFrame)、向量化计算、数据清洗、聚合统计(如 `groupby`/`pivot_table`)、时间序列处理等。 - ✅ **场景**:数据批量导入/导出、多表合并、缺失值处理、复杂计算(如公式列)、大数据集(需内存足够)[^1][^2]。 - ❌ **局限**:对单元格样式、图表、公式等精细控制较弱(需依赖 `openpyxl` 引擎)。 2. **格式与样式控制优先 → 选 `openpyxl`** - ✅ **优势**:直接操作 Excel 底层对象(单元格、行、列、工作表),支持字体/颜色/边框、条件格式、插入图表、冻结窗格、公式动态写入等。 - ✅ **场景**:模板化报表生成、格式标准化、图表自动化、保护工作表、处理宏(`.xlsm`)[^1][^2]。 - ❌ **局限**:无内置数据分析功能,需手动遍历单元格处理数据。 --- ### ⚙️ **混合使用建议(常见最佳实践)** 1. **数据用 `pandas` 处理,样式用 `openpyxl` 调整** ```python # 步骤1:pandas 处理数据 import pandas as pd df = pd.read_excel("input.xlsx") df["新列"] = df["销售额"] * 0.9 # 数据计算 # 步骤2:openpyxl 加载文件并调整样式 from openpyxl import load_workbook book = load_workbook("input.xlsx") writer = pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine='openpyxl') writer.book = book df.to_excel(writer, sheet_name="结果", index=False) # 步骤3:设置样式(例如标题行加粗) sheet = writer.sheets["结果"] for cell in sheet[1]: cell.font = Font(bold=True) writer.save() ``` 2. **大文件内存优化** - `pandas` 读取大文件易崩溃 → 用 `openpyxl` 的 `read_only=True` 模式增量读取[^2]。 - 或用 `pandas` 分块读取(`chunksize` 参数)。 --- ### 📊 **关键维度对比总结** | 维度 | pandas | openpyxl | |--------------------|---------------------------------|-------------------------------| | **核心功能** | 数据分析、批量处理 | 单元格/样式/图表精细控制 | | **数据操作效率** | ⭐⭐⭐⭐(向量化计算快) | ⭐⭐(需遍历单元格) | | **样式控制能力** | ⭐(依赖引擎) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **大文件支持** | ❌ 全加载到内存 | ✅ 支持增量读写 | | **文件格式** | .xlsx/.xls/.csv/.json 等 | 仅 .xlsx/.xlsm 等新格式 | | **学习成本** | 中等(需掌握 DataFrame 操作) | 较高(需理解 Excel 对象模型) | --- ### 💡 **何时混合调用?** - 用 `pandas` 的 `ExcelWriter(engine='openpyxl')` 输出数据 → 保留原文件格式。 - 用 `openpyxl` 读取模板 → `pandas` 填充数据 → 保存样式完整的报表。 > ⚠️ 注意:若仅需简单读写数据,`pandas` + `openpyxl` 引擎(默认)是最快捷方案;若涉及复杂样式,需显式调用 `openpyxl` 接口[^3]。 --- ###
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