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python读取Excel文件展示成json

今天分享的主题是:python读取Excel内容展示成json。...还是先来介绍一下我的背景:昨天突然接到了这样的活,需要用python解析Excel中多个sheet文件的内容,最终展示成格式化的json。...一想,这个我拿手啊,记得shigen之前有一篇这样的文章:如何在终端查看excel内容,岂不是可以直接派上场了。然而事实是我大意了,我没有考虑到excel中存在的部分单元格是函数计算出来的情况。...我一看,昨天的文件是xlsm格式的,意思也就是现在的文件是带有宏的。那到时候继续用那个文件试试吧。 现在,我们来实现读取文件选取指定的范围展示成json的格式。...Args: file_path (str): Excel 文件的路径。 sheet_name (str): 要读取数据的工作表名称。

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java的json解析几种方法_java读取json文件解析

微信搜索关注“咖啡遇上代码”公众号,查看更多 一、什么是JSON JSON是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于阅读和编写,同时也易于解析和生成,并有效地提升网络传输效率。...二、JSON 语法 (1)数据在名称/值对中 (2)数据由逗号分隔 (3)大括号保存对象 (4)中括号保存数组 三、Java中JSON的生成与解析的四种方式(简单的Demo): 一个实体类:...Json数据转换成实体类存在缺陷,性能和功能不够完善 Jackson方式: 复杂的Json数据转换成实体类存在缺陷,性能和功能优于传统方式 Gson方式: 功能方面在几种方式中最优,性能方面不如Jackson...方式 FastJson方式: 复杂的实体类转换成Json数据存在缺陷,解析json的速度优于其他方式 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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【python】读取json文件

阅读大概需要5分钟 跟随小博主,每天进步一丢丢 最近要打个比赛,在处理数据的时候,发现数据竟然是json文件的,于是上网查了下,展示给大家O.O 作者Bigberg https://www.cnblogs.com...、dump、loads、load pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load 细节注意: json dumps把数据类型转换成字符串 dump把数据类型转换成字符串并存储在文件中...loads把字符串转换成数据类型 load把文件打开从字符串转换成数据类型 json是可以在不同语言之间交换数据的,而pickle只在python之间使用。...json只能序列化最基本的数据类型,json只能把常用的数据类型序列化(列表、字典、列表、字符串、数字、),比如日期格式、类对象!josn就不行了。...结果为: ? loads: 将 字符串 转换为 字典 ? 结果为: ? dump: 将数据写入json文件中 ? 结果为: ? load:把文件打开,并把字符串变换为数据类型 ?

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解析如何读取json文件数据并转换为xml保存起来

川川遇到大难题了,有人问我怎么把json转换为xml文档保存起来,查了半天的资料确实没有可以白嫖的,最终我还是找到了官方文档,于是我就模仿官方文档做了一份出来,真是一个艰辛的过程,害!...#用来构建对象数据的模块部分 好了,讲解一下核心部分: with open(json_path, 'r', encoding='gbk')as json_file: #打开文件,用gbk方式编译...load_dict = loads(json_file.read()) # load将字符串转换为字典 print(load_dict) #打印读取的字典 my_item_func...(xml) #借助parse string而调整数据结构 with open(xml_path, 'w', encoding='UTF-8')as xml_file: #xml_file是文件路径...'): #对于json文件 jsonToXml(os.path.join(json_dir, file), os.path.join(xml_dir, file_list

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pandas excel动态条件过滤保存结果

其中: excel文件名,不固定 sheet数量,不固定 过滤条件,不固定 二、分析需求 针对以上3个条件,都是不固定的。...因此需要设计一个配置文件,内容如下: # 查询条件,多个条件,用逗号分隔 where_dict = {     # excel文件名     "file_name": "456.xlsx",     #... 过滤条件     "rules": [         {             "sheet_name": "Sheet1",             "split_rule": ["性别=男",...            "sheet_name": "Sheet2",             "split_rule": ["身高=170"]         }     ] } # 创建新的新的查询结果...True) 执行代码,输出: Sheet1 条件: (df.性别=='男') & (df.年龄==21) Sheet2 条件: (df.身高==170) 它会在当前目录生成result.xlsx,打开,结果如下

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python读取excel写入excel_python如何读取文件夹下的所有文件

output_workbook.add_sheet('january_2017_repair')with open_workbook('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据.../usr/bin/env python3import pandas as pd#读取工作簿和工作簿中的工作表data_frame=pd.read_excel('E:\\研究生学习\\python数据\\...\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据\\sale_january_2017_in_pandas.xlsx')#使用to_excel将之前读取的工作簿中工作表的数据写入到新建的工作簿的工作表中.../usr/bin/env python3import pandas as pd#读取工作簿和工作簿中的工作表writer_1=pd.ExcelFile('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据...('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据\\sale_january_2017_in_pandas.xlsx')#使用to_excel将之前读取的工作簿中工作表的数据写入到新建的工作簿的工作表中

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