求助：使用Pandas将Excel(.xlsx)转换为指定格式JSON

嘿，我懂你的困扰——你现在用Pandas转出来的是键值对形式的JSON，但你想要的是包含Name和Code字段的对象数组对吧？这事儿很容易解决，咱们一步步来：

首先，先看你的Excel表格结构：Country name列存的是国家代码（比如IN），Country code列反而存的是国家名称（比如India），所以第一步得把这俩对应关系调过来，然后再生成你要的JSON格式。

这里是具体的代码实现：

import pandas as pd

# 加载你的Excel文件
df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx')

# 重新构造DataFrame，匹配你需要的字段映射
transformed_df = pd.DataFrame({
    'Name': df['Country code'],  # 把原表格的国家名称列对应到Name字段
    'Code': df['Country name']   # 把原表格的国家代码列对应到Code字段
})

# 转换为目标JSON格式，orient='records'会生成对象数组
target_json = transformed_df.to_json(orient='records', indent=4)

# 打印结果或者保存到文件
print(target_json)

运行这段代码后，你会得到符合JSON规范的目标输出（这里纠正个小细节：你的示例里外层用了{}，但正确容纳多个对象的应该是数组[]，以下是标准格式的结果）：

[
    {
        "Name": "India",
        "Code": "IN"
    },
    {
        "Name": "Sri Lanka",
        "Code": "SL"
    }
]

核心点就是to_json方法里的orient='records'参数——它会告诉Pandas把DataFrame的每一行转换成一个独立的JSON对象，然后把所有对象放在一个数组里，完美匹配你想要的结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lolxtimes