如何用Python将含多工作表的XLSX转换为指定嵌套JSON？

要实现将两个Excel工作表转换为指定的嵌套JSON结构，你可以用pandas灵活处理数据关联和结构构造，避免通用转JSON库的扁平化问题。以下是具体步骤和代码：

1. 依赖安装 #

首先确保安装必要的库：

pip install pandas openpyxl

2. 代码实现 #

假设你的Sheet 1包含外层字段（app_id_c、cust_id_n等），Sheet 2包含嵌套数组los_input_from_sas的内容，且两个表通过app_id_c字段关联：

import pandas as pd
import json

# 读取目标Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('你的文件路径.xlsx')

# 加载两个工作表的数据
df_main = excel_file.parse('Sheet 1')
df_nested = excel_file.parse('Sheet 2')

# 预处理Sheet2：按关联字段分组，将每行数据转为字典并存储
nested_data = df_nested.groupby('app_id_c').apply(
    lambda x: x[['lsi_app_id_', 'lsi_cust_type_c']].to_dict('records')
).to_dict()

# 构造最终嵌套JSON结构
final_json = []
for _, row in df_main.iterrows():
    # 外层字段映射
    item = {
        'app_id_c': str(row['app_id_c']),
        'cust_id_n': str(row['cust_id_n']),
        'laa_app_a': str(row['laa_app_a']),
        'laa_promc': str(row['laa_promc']),
        'laa_branch': str(row['laa_branch']),
        'laa_app_type_o': str(row['laa_app_type_o']),
        # 匹配对应的嵌套数据，无匹配则返回空数组
        'los_input_from_sas': nested_data.get(row['app_id_c'], [])
    }
    final_json.append(item)

# 输出格式化后的JSON
print(json.dumps(final_json, indent=2, ensure_ascii=False))

3. 自定义调整 #

• 如果你的工作表字段名不同，直接修改代码中对应的字段字符串即可
• 若不需要批量处理（Sheet1只有一行数据），可以直接取final_json[0]作为单个JSON对象输出
• 如果关联字段不是app_id_c，替换groupby和get方法中的字段名即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shubham Trivedi