处理Json格式的数据，如何用Python将数据存放入Excel中（步骤清晰，一看就懂）

一、前言

想必工作中，会遇见数据格式不止Excel文件，比如会遇见Json格式的数据，在职场中也应该学会如何去处理，用Python将Json数据存放入Excel中，接下来完成如下步骤即可完成

二、使用步骤

代码如下：

#1.导入需要使用的包
import pandas as pd 
import json

#2.读取数据
#GB2312/utf9/ISO-8859-1/GB18030
with open('data.json','r',encoding = "ISO-8859-1")as fp:
    datas = json.load(fp)
    print('这是文件中的json数据：',datas)
    print('这是读取到文件数据的数据类型：', type(datas))
    datas_string = json.dumps(datas)    
    datas_string.replace("'\x80", '')
    print(type(datas_string))
    print(datas_string)

#3.做数据变量方便后续引用
data = datas['data']
data_records_list = data['records']

#4.原数据储存到列表中，接着映射列名，再用pd.DataFrame展示出
erp_adsList = []
for y in range(len(data_records_list)):
        state = data_records_list[y]['state']
        groupName = data_records_list[y]['groupName']
        servingStatus = data_records_list[y]['servingStatus']
        tactic = str(data_records_list[y]['tactic'])
        productNum = data_records_list[y]['productNum']
        targetingNum = data_records_list[y]['targetingNum']
        campaignName = data_records_list[y]['campaignName']
        defaultBid = data_records_list[y]['defaultBid']
        impressions = data_records_list[y]['impressions']
        clicks = data_records_list[y]['clicks']
        ctr = data_records_list[y]['ctr']
        cost = data_records_list[y]['cost']
        cpc = data_records_list[y]['cpc']
        adsOrders = data_records_list[y]['adsOrders']
        cvr = data_records_list[y]['cvr']
        cpa =  data_records_list[y]['cpa']
        adsSales = data_records_list[y]['adsSales']
        acos = data_records_list[y]['acos']
        roas = data_records_list[y]['roas']
        lists = {'有效': state, '广告组': groupName, '状态': servingStatus,
                 '投放类型': tactic, '商品':productNum, 
                 '关键词投放': targetingNum, '所属广告组': campaignName,
                 '每日预算€$': defaultBid, '曝光量': impressions,
                 '点击量': clicks, 'CTR%': ctr, '花费€$': cost,
                 'CPC€$': cpc, '广告总订单量': adsOrders,
                 'CVR%': cvr, 'CPA€$': cpa,
                 '广告总销售额€$': adsSales,'ACOS%': acos, 'ROAS%': roas}
        erp_adsList.append(lists)
erpTotalData = pd.DataFrame(erp_adsList)
erpTotalData

# 5.将数据里的值映射成更明确的含义
state_name = {0:'启用',
              1:'暂停'}
servingStatus_name = {'CAMPAIGN_OUT_OF_BUDGET': '广告活动超出预算',
                      'AD_GROUP_STATUS_ENABLED': '正在投放',
                      'CAMPAIGN_PAUSED': '广告活动已暂停'}
tactic_name = {'T00030': '-',
               'T00020': '商品投放'}
erpTotalData['有效'] = erpTotalData['有效'].map(state_name)
erpTotalData['状态'] = erpTotalData['状态'].map(servingStatus_name)
erpTotalData['投放类型'] = erpTotalData['投放类型'].map(tactic_name)
erpTotalData

# 6.保存到Excel
erpTotalData.to_excel('data.xlsx',sheet_name='数据',index=False)

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用Python读处理前后效果如图：

（数据为网上下载的json虚拟数据集，仅供学习数据上的参考使用）
前：

后：