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pandas读取excel表格数据处理成json格式

发表于 分类于

hello 大家好我是Monday，今天给大家介绍下如何利用pandas 去处理excel文件数据成json格式

一、首先我有这种格式的excel文件

二、需求

把excel数据，读取成json格式的数据

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{
"title" : "俞敏洪老师带队转型直播间，鲜美生活邀请您~" ,
"startLive" : "2022-11-22 07:45:19" ,
"liveTime" : "15h49m50s" ,
"totalUser" : 9488071 ,
"goodsNum" : 122 ,
"sales" : "20w+" ,
"gmv" : 16974690.350975998 ,
"url" : "" ,
"userCount" : 22633 ,
"uvVal" : 1.79 ,
"pitProduction" : "10w+" ,
"unitPrice" : 62.12 ,
"salesConRate" : "2.88%" ,
"refund" : "3000+" ,
"refundRate" : "1.4%" ,
"digg" : 6923940 ,
"fansInc" : 14184 ,
"fansIncRate" : "0.15%" ,
"avgUserDuration" : "2m16s" ,
"userNum" : 54213 ,
"shareCount" : 3310 ,
"watchNum" : 4724032 ,
"salesMin" : "200+" ,
"gmvMin" : "1w+" ,
"watchIncMin" : 9991.52 ,
"itemRate" : "74.57%" ,
"insert_time" : "20221123" ,
"uid" : "ss"
}

三、代码实现

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import pandas as pd

def excel_deal(path, uid):
    keys = {
        '直播间名称': 'title',
        '开播时间': 'startLive',
        '直播时长': 'liveTime',
        '观看人次': 'totalUser',
        '直播商品数': 'goodsNum',
        '销量': 'sales',
        '销售额': 'gmv',
        '链接': 'url',
        '平均在线': 'userCount',
        # '千次观看成交金额': '',
        'UV价值': 'uvVal',
        '坑产': 'pitProduction',
        '客单价': 'unitPrice',
        '销售转化率': 'salesConRate',
        # '商品总访客量': '',
        # '观看-曝光转化率': '',
        # '曝光-购买转化率': '',
        '退货件数': 'refund',
        '退货率': 'refundRate',
        '点赞数': 'digg',
        '新增粉丝': 'fansInc',
        # '新增粉丝团': '',
        '转粉率': 'fansIncRate',
        '人均停留时长': 'avgUserDuration',
        '人数峰值': 'userNum',
        # '评论数': '',
        '分享数': 'shareCount',
        '观看人数': 'watchNum',
        '分钟销量': 'salesMin',
        '分钟销售额': 'gmvMin',
        '分钟流量': 'watchIncMin',
        '互动率': 'itemRate',

    }
    cols = []  # 设置读取excel 特定列的数据
    clos_list = []  # 设置读取excel 特定列的数据
    for k, v in keys.items():
        cols.append(k)
        if v == "":
            continue
        else:
            clos_list.append(v)
    # 创建最终返回的空字典
    df_dict = {}
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(io=path, usecols=cols, na_values='#N')  # 读取指定列的excel数据
    df.fillna('', inplace=True)  # 替换Excel表格内的空单元格，否则在下一步处理中将会报错

    df_list = []
    for i in df.index.values:  # loc为按列名索引 iloc 为按位置索引，使用的是 [[行号], [列名]]
        df.rename(columns=keys, inplace=True)  # 重新替换列的名字  {"标题" : "title"}

        df_line = df.loc[i, clos_list].to_dict()  # 将每一行转换成字典后添加到列表
        
        df_list.append(df_line)
    df_dict['data'] = df_list

    return df_dict


if __name__ == '__main__':
    res = excel_deal("./2022-10-24-2022-11-23.xlsx", "ss")
    print(res)

四、效果演示

结束语：

​ 今天的分享就到这里了，欢迎大家关注微信公众号”菜鸟童靴“