Excel中使用Python：如何访问Power Query导入的JSON文件记录

步骤1：将Power Query的Record数据转为Python可识别格式 #

Power Query加载的[Record]是专属结构化对象，无法直接被Excel的Python引擎读取。要保留嵌套结构的同时突破单元格字符限制，先在Power Query编辑器里把Record序列化为JSON字符串：

• 打开Power Query编辑器，选中包含[Record]的列
• 添加自定义列，输入公式 Json.FromValue([你的Record列名])，将Record转为完整的JSON文本
• 关闭编辑器并上载数据到Excel工作表，此时该列的JSON文本不受单个单元格32K字符限制

步骤2：用Excel Python读取并处理JSON数据 #

在Excel的Python单元格中，通过pandas读取数据，再用json模块解析嵌套结构：

import json
import pandas as pd

# 读取工作表数据，替换为你的工作簿和工作表名称
df = pd.read_excel("你的工作簿名称.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 解析JSON列，替换"SerializedJSON"为你实际的列名
df["ParsedJSON"] = df["SerializedJSON"].apply(lambda x: json.loads(x))

# 示例：提取嵌套字段，比如从ParsedJSON中取"user"下的"name"
df["UserName"] = df["ParsedJSON"].apply(lambda x: x.get("user", {}).get("name"))

# 可选：将处理后的数据写回Excel
df.to_excel("处理后的数据.xlsx", index=False)

额外技巧：Power Query预处理减少Python工作量 #

如果只需要提取特定嵌套字段，可直接在Power Query中展开Record：

• 点击[Record]列旁的展开按钮，选择需要的字段展开为单独列
• 上载后Python可直接读取展开后的表格，无需再解析JSON

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris Seeling