如何修改pandas脚本实现JSON转CSV后Excel正常识别行列格式

当前脚本导出的CSV在Excel中行列结构异常，核心是配置不符合Excel识别CSV的规则，按以下要点修改即可：

• 修正分隔符：当前设置sep=":"用冒号做字段分隔，不符合CSV通用标准，Excel默认识别逗号作为列分隔符，直接把sep参数改为逗号，或者删除该参数（pandas默认用逗号做分隔符）。
• 修正编码格式：pandas导出CSV默认用无BOM的UTF-8编码，Excel直接打开这类文件会出现中文乱码，同时可能触发列识别失败，需要把编码改为utf-8-sig，该编码会在文件头加入Excel可识别的BOM标记，同时不会影响其他工具读取文件。
• 处理嵌套JSON：如果原JSON存在嵌套对象、数组结构，直接用pd.read_json读取会把嵌套内容转为Python对象字符串，导出后会出现格式混乱的非结构化内容，需要用pd.json_normalize把嵌套结构打平为标准一维表结构。
• 补充路径校验：当前导出路径指向/home/admin/xml/目录，如果该目录不存在脚本会直接报错终止，导出前先判断目录是否存在，不存在则自动创建即可。

import pandas as pd
import os
import json

# 配置文件路径
json_file = r'/home/admin/myfile.json'
csv_file = r'/home/admin/csv/myfileSample.csv'

# 自动创建导出目录，避免路径不存在报错
os.makedirs(os.path.dirname(csv_file), exist_ok=True)

# 读取并扁平化JSON，兼容嵌套结构
with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
df = pd.json_normalize(data)

# 导出适配Excel规范的CSV
df.to_csv(
    csv_file,
    index=False,
    encoding='utf-8-sig',
    sep=',',
    quoting=1  # 全字段加双引号包裹，避免字段内的逗号、换行符导致列错位
)

• 如果你的JSON是完全扁平的无嵌套结构，可以删掉json.load和json_normalize相关逻辑，直接用df = pd.read_json(json_file)读取即可，分隔符和编码的配置必须保留。
• 导出后直接双击CSV文件即可在Excel中正常打开，行列结构和原JSON表结构完全对应，不会出现乱码、列错位问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rodskies