python处理数据格式转换的关键在于掌握常用库和步骤。json转csv需先解析再写入，用json和pandas实现；csv转excel只需pandas一行代码，注意编码和索引设置；excel转json要指定sheet并清理空值，支持多种输出格式；封装函数可实现自动化转换。掌握这些技能即可应对多数数据处理任务。
Python在处理数据格式转换方面非常强大，尤其是像JSON、CSV和Excel之间的互转，几乎成了日常编程中不可或缺的技能。只要掌握几个常用库，这些转换操作其实并不复杂。
JSON转CSV：先读取再写入
把JSON数据转成CSV，通常的做法是先解析JSON内容，然后按字段写入CSV文件。这里用到的主要库是json和pandas。
举个例子，如果你有一个包含多个字典的JSON列表：
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[ {"name": "张三", "age": 28, "city": "北京"}, {"name": "李四", "age": 32, "city": "上海"}]
你可以这样转换：
使用 json.load() 或 json.loads() 加载数据用 pandas.DataFrame() 转为DataFrame最后调用 .to_csv() 输出CSV文件
需要注意的是，如果原始JSON结构比较复杂，比如嵌套层级多，可能需要先做“拍平”处理，否则直接转的话容易出现列不对齐或者类型错误的问题。
CSV转Excel：pandas一行搞定
这个转换可以说是所有里面最简单的了。CSV本质上就是一种纯文本表格格式，而Excel支持导入CSV数据。
使用 pandas 的方法如下：
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')df.to_excel('output.xlsx', index=False)
关键点在于：
确保CSV文件编码正确（常见是UTF-8）如果有中文乱码，可以加 encoding='utf-8-sig'Excel输出时一般不带索引，所以建议加上 index=False
如果是大文件，也可以考虑分块读取再写入，避免内存占用过高。
Excel转JSON：注意表头和sheet选择
Excel文件可能包含多个sheet，并且每个sheet的结构不一定一致，所以在转换前要先确定你要读哪个sheet。
基本流程如下：
使用 pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') 读取指定sheet再调用 .to_json(orient='records') 转成JSON字符串或写入文件
注意事项包括：
Excel中的空值会被转为 NaN，导出JSON前最好清理一下JSON格式有多种输出形式，比如 orient='records' 是每行一个对象，适合前端解析如果字段名不是英文，确保JSON编码没问题，避免中文变成Unicode
小技巧：跨格式批量转换可以封装函数
如果你经常要做这类转换，可以简单封装一个函数，比如：
def convert_format(input_file, output_file): if input_file.endswith('.csv'): df = pd.read_csv(input_file) elif input_file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(input_file) elif input_file.endswith('.json'): df = pd.read_json(input_file) if output_file.endswith('.csv'): df.to_csv(output_file, index=False) elif output_file.endswith('.xlsx'): df.to_excel(output_file, index=False) elif output_file.endswith('.json'): df.to_json(output_file, orient='records')
这样你只需要传入输入输出路径，就能自动完成转换。当然还可以加参数控制sheet名、编码等。
基本上就这些。掌握了这几个常见格式之间的转换方式，大多数数据处理任务都能轻松应对了。
以上就是Python怎样实现数据格式互转—JSON/CSV/Excel转换大全的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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