如何用Python从Excel列的JSON数组中按SID提取name值

方法一：Python Pandas 脚本实现 #

适合有编程基础的用户，处理效率高，适配大体积文件。

1. 先安装依赖包（未安装过的话执行）：

pip install pandas openpyxl

2. 替换文件路径后运行以下脚本：

import pandas as pd
import json

# 读取目标Excel文件
df = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx")

# 定义提取name列表的函数
def get_name_list(json_str):
    # 将单引号替换为双引号，转换为标准JSON格式
    fixed_json = json_str.replace("'", "\"")
    # 解析JSON数组
    items = json.loads(fixed_json)
    # 提取所有name值返回列表
    return [item["name"] for item in items]

# 新增列存储提取结果
df["Name_List"] = df["Sumary"].apply(get_name_list)

# 输出结果并保存到新Excel
print(df[["SID", "Name_List"]])
df[["SID", "Name_List"]].to_excel("extracted_names.xlsx", index=False)

方法二：Excel Power Query 可视化操作 #

适合无编程基础的用户，纯界面操作无代码。

步骤如下：

1. 打开Excel文件，选中包含SID和Sumary的数据区域。
2. 点击顶部「数据」选项卡 → 「从表格/区域」，确认数据带表头后导入Power Query编辑器。
3. 修复JSON格式：选中Sumary列，点击「转换」选项卡 → 「替换值」，将'替换为"，把非标准JSON转为可解析的标准格式。
4. 解析JSON数组：选中Sumary列，点击「转换」选项卡 → 「JSON」，列内容会变为列表形式。
5. 展开列表到行：点击Sumary列标题旁的展开图标 → 选择「到新行」，将每个JSON对象拆分为单独行。
6. 提取name字段：点击Sumary列标题旁的展开图标，仅勾选name字段后确定。
7. 按SID分组聚合：点击「转换」选项卡 → 「分组依据」，设置：
   • 分组依据：SID
   • 新列名：Name_List
   • 操作：「值」
   • 列：name
8. 点击「关闭并上载」，提取结果会自动导入到新的Excel工作表。

关键注意事项 #

你的Sumary列存储的是单引号包裹的非标准JSON，必须先替换为双引号才能被解析工具识别，两种方法都已包含此处理步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shubhrika tyagi