对python中xlsx,csv以及json文件的相互转化方法详解

我们先讲一下这三种文件类型的基本概念：

1. xlsx 文件： 是一种基于 XML 文件格式的电子表格文件，通常用于存储和处理 Excel 表格数据。
2. csv 文件： 是一种纯文本文件，通常用于存储和交换数据，简单易用，可以直接在 Excel、数据库等软件中打开。
3. json 文件： 是一种常用的轻量级数据交换格式，可以存储结构化数据，拥有良好的可读性和易于编写和解析的特性。

通过 Python 语言，我们可以实现这些文件之间的互相转化。下面就具体讲解一下对这三种文件类型的相互转化方法。

xlsx 文件转换为 csv 文件

可以使用 pandas 库中的 read_excel() 方法来读取 xlsx 文件，然后使用 to_csv() 方法将其转换为 csv 文件。这里是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将数据存储到 csv 文件中
df.to_csv('example.csv', index=False)

这里 index=False 是为了避免将行号写入 csv 文件中。

csv 文件转换为 json 文件

可以使用 csv 和 json 模块来读取 csv 文件并将其转换为 json 文件，以下是示例代码：

import csv 
import json 

csv_file = open('example.csv', 'r')
json_file = open('example.json', 'w')

# 获取 csv 文件的列名
fieldnames = ("name", "age", "gender")

# 使用 csv 模块读取 csv 文件
reader = csv.DictReader(csv_file, fieldnames)

# 使用 json 模块将 csv 数据转换为 json 数据
out = json.dumps([row for row in reader])
json_file.write(out)

这里用到了 csv.DictReader() 方法将 csv 文件的数据读入到集合中，并使用 json.dumps() 方法将集合中的数据转换为 json 格式。

json 文件转换为 xlsx 文件

可以使用 pandas.io.json 模块的 json_normalize() 方法将 json 数据转换为表格格式，然后使用 to_excel() 方法将其保存为 xlsx 文件。以下是示例代码：

import pandas as pd 
import json 

# 读取 json 文件
with open('example.json') as f:
    data = json.load(f)

# 将 json 数据转换为表格格式
df = pd.json_normalize(data)

# 存储为 xlsx 文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

这里 json.load() 方法读取 json 文件的数据，并使用 pd.json_normalize() 方法将其转换为表格格式，最后使用 to_excel() 方法将其存储为 xlsx 文件。

以上就是对 python 中三种文件类型相互转化的详细教程。