chatgpt 写代码：多行json文件导出为excel

按行分割的json转为excel代码

使用chatgpt写了一个python，json文件是按照一行一条给出的，间隔符号不是逗号隔开，而是按行隔开的。json文件示例如下，不是很标准，只是按行分割了一下。

{"_id":{"$oid":"7d"},"accessToken":"accessToken","timeStamp":{"$numberLong":"1597904729012"}}
{"_id":{"$oid":"d5000822c4b1"},"accessToken":"accessToken","timeStamp":{"$numberLong":"1597993125278"}}
{"_id":{"$oid":"41a"},"accessToken":"accessToken","timeStamp":{"$numberLong":"1598337914482"}}

chatgpt 给出了基础代码，经过几次测试和提示修复，按行读取文件并循环为一个大数组，再通过json函数读取json文件。

import json
import pandas as pd

# 读取JSON数据并解析为Python数据结构
with open('data.json', 'r',encoding='utf-8') as f:
    rows = []
    for line in f:
        data = json.loads(line)
        rows.append(data)

# 将Python数据结构转换为DataFrame
df = pd.json_normalize(rows)

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

最后写成的代码还可以用，因为自己不熟练，调试了很长时间去找这个代码和文件中的bug。通过问chatgpt一个特定的问题和给出修改建议，她会给更改的代码更好用一些。但还是要有一定的编程基础，能够根据自己的实际情况去获取合适的代码。

这段代码将一个JSON格式的文件（data.json）读取并解析为Python数据结构，然后将Python数据结构转换为一个Pandas DataFrame对象，并将DataFrame保存为Excel文件（output.xlsx）。

您需要确保代码所在的目录下有一个名为data.json的文件，并且该文件符合JSON格式。如果该文件不符合JSON格式，将会抛出一个json.JSONDecodeError异常。如果文件编码不是UTF-8，请在open()函数中添加encoding参数来指定编码方式。

如果您没有安装pandas库或openpyxl库，需要先安装这些库：

pip install pandas openpyxl

该代码将使用pandas.json_normalize()函数将嵌套的JSON数据规范化为扁平的DataFrame。如果您的JSON数据不是嵌套的结构，您可以直接使用pd.read_json()函数读取JSON数据。

请注意，由于JSON数据可能包含嵌套的结构和变长的列表，因此不一定能够将所有的JSON数据转换为规范化的DataFrame。在这种情况下，您可能需要手动处理数据或使用其他Python库来处理JSON数据。

初始代码适用于标准的json文件转为excel的代码

最初给出的程序试用于一个标准的json数组记录一下。正规的json如下

[{"_id":{"$oid":"7d"},"accessToken":"accessToken","timeStamp":{"$numberLong":"1597904729012"}},
{"_id":{"$oid":"d5000822c4b1"},"accessToken":"accessToken","timeStamp":{"$numberLong":"1597993125278"}},
{"_id":{"$oid":"41a"},"accessToken":"accessToken","timeStamp":{"$numberLong":"1598337914482"}}]

将多行的JSON数据导出为多行的Excel数据可以通过以下步骤实现：

使用JSON解析器将JSON数据解析为Python数据结构（如列表或字典）。
使用Python的pandas库将Python数据结构转换为DataFrame。
将DataFrame保存为Excel文件。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python和pandas将多行JSON数据导出为多行Excel数据：

import json
import pandas as pd

# 读取JSON数据并解析为Python数据结构
with open('data.json', 'r',encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 将Python数据结构转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上面的代码中，data.json是包含多行JSON数据的文件，output.xlsx是将要保存的Excel文件名。导出的Excel文件中将包含与输入JSON数据相同的多行数据。

如果不需要声明json字符编码可以直接用这个代码。

import json
import pandas as pd

# 读取JSON数据并解析为Python数据结构
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将Python数据结构转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

后续可能还需要处理里面多层的json嵌套这些，这个需要根据自己的业务逻辑来处理，我们用于数据迁移，为了人工筛选方便，转成excel就可以用了。

按行分割的json转为excel代码

初始代码适用于标准的json文件转为excel的代码

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