如何用Python读取含合并单元格的Excel数据并转换为指定格式的JSON

看起来你已经找对了方向——用openpyxl处理合并单元格，用pandas处理数据，现在只需要把这两部分的逻辑结合起来，就能生成你想要的JSON结构啦。我来一步步帮你调整代码，实现目标效果：

完整解决方案代码 #

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
import json

filepath = r'filename.xlsx'

# 1. 用openpyxl解析合并单元格，理清表头层级与对应列范围
wb = load_workbook(filename=filepath, data_only=False)
ws = wb['Sheet1']

merged_col_ranges = {}
social_media_cols = None

# 遍历所有合并单元格，提取层级与列范围
for merged_cell in ws.merged_cells.ranges:
    # 处理第一行的顶级合并单元格（Test、Timings）
    if merged_cell.min_row == 1:
        cell_val = ws.cell(row=1, column=merged_cell.min_col).value
        merged_col_ranges[cell_val] = (merged_cell.min_col, merged_cell.max_col)
    # 处理第二行的Social Media合并单元格
    elif merged_cell.min_row == 2:
        social_media_cols = (merged_cell.min_col, merged_cell.max_col)

# 2. 用pandas读取数据，指定第3行为表头，获取数据行
# header=2 对应Excel的第3行（pandas索引从0开始）
df = pd.read_excel(filepath, header=2)

# 3. 构建目标JSON对应的字典结构
result = {}

# 处理Test -> Social Media模块
test_section = {}
# 提取Social Media对应的列（注意openpyxl是1索引，pandas是0索引，要减1）
social_media_data = df.iloc[:, social_media_cols[0]-1 : social_media_cols[1]]
# 将第一行数据转为字典，包装成列表
test_section["Social Media"] = [social_media_data.iloc[0].to_dict()]
result["Test"] = test_section

# 处理Timings模块
timings_cols = merged_col_ranges["Timings"]
timings_data = df.iloc[:, timings_cols[0]-1 : timings_cols[1]]
result["Timings"] = [timings_data.iloc[0].to_dict()]

# 4. 生成格式化的JSON输出
final_json = json.dumps(result, indent=2)
print(final_json)

代码关键逻辑解释 #

1. 合并单元格解析：
   用openpyxl遍历所有合并单元格，分别记录顶级表头（Test、Timings）对应的列范围，以及Test下的Social Media对应的列范围，这样我们就能准确区分不同模块的列数据。

2. 数据读取：
   用pd.read_excel(header=2)指定Excel第3行作为DataFrame的表头，这样数据行就直接对应你需要的Posts、09:00这些内容，不需要额外跳过行。

3. 结构构建：
   针对每个模块（Social Media、Timings），用iloc切片提取对应列的数据，然后将第一行数据转为字典并包装成列表，完全匹配你想要的JSON层级结构。

4. 扩展说明：
   如果你的Excel有多个数据行（比如不止一行Posts/Shorts），只需要把iloc[0]改成遍历所有行即可，比如：

   # 遍历所有数据行生成字典列表
   social_media_list = [row.to_dict() for _, row in social_media_data.iterrows()]
   

运行这段代码后，就能得到你给出的目标JSON格式啦！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者idp whatuni