使用 Pandas 轻松实现 Excel 列数据到 JSON 的转换

使用 Python 的 pandas 库可以轻松读取 Excel 文件，并选择特定列转换为 JSON 格式。以下是完整的实现步骤：

1. 安装依赖库

首先，确保安装了 pandas 和 openpyxl（用于读取 Excel 文件）：

pip install pandas openpyxl

2. 读取 Excel 文件并选择列

使用 pandas 读取 Excel 文件，并选择需要的列。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
file_path = 'data.xlsx'  # Excel 文件路径
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

# 查看所有列名
print(df.columns)

# 选择需要的列
selected_columns = ['Column1', 'Column2', 'Column3']  # 替换为实际的列名
df_selected = df[selected_columns]

# 查看选择的数据
print(df_selected.head())

3. 将选择的列转换为 JSON

将选择的列转换为 JSON 格式。pandas 提供了 to_json 方法，可以将 DataFrame 转换为 JSON 字符串。

# 将 DataFrame 转换为 JSON 字符串
json_str = df_selected.to_json(orient='records', indent=4)  # orient='records' 表示按行转换为 JSON 数组

# 打印 JSON 字符串
print(json_str)

参数说明：

orient='records'：将每一行转换为一个 JSON 对象，并组合成一个 JSON 数组。
indent=4：格式化 JSON 字符串，使其更易读（可选）。

4. 保存 JSON 到文件（可选）

如果需要将 JSON 数据保存到文件，可以使用以下代码：

# 保存 JSON 到文件
output_file = 'output.json'  # 输出文件路径
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_str)

print(f"JSON 数据已保存到 {output_file}")

5. 完整代码示例

以下是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
file_path = 'data.xlsx'  # Excel 文件路径
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

# 选择需要的列
selected_columns = ['Column1', 'Column2', 'Column3']  # 替换为实际的列名
df_selected = df[selected_columns]

# 将 DataFrame 转换为 JSON 字符串
json_str = df_selected.to_json(orient='records', indent=4)

# 打印 JSON 字符串
print(json_str)

# 保存 JSON 到文件
output_file = 'output.json'  # 输出文件路径
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_str)

print(f"JSON 数据已保存到 {output_file}")

6. 示例 Excel 文件和输出

假设 data.xlsx 文件内容如下：

Column1	Column2	Column3
A	1	X
B	2	Y
C	3	Z

运行代码后，生成的 JSON 文件 output.json 内容如下：

[
    {
        "Column1": "A",
        "Column2": 1,
        "Column3": "X"
    },
    {
        "Column1": "B",
        "Column2": 2,
        "Column3": "Y"
    },
    {
        "Column1": "C",
        "Column2": 3,
        "Column3": "Z"
    }
]