Python 使用pandas中的DataFrame从JSON数据制作电子表格

现在已经有一些类似的帖子了，但是在关注它们之后，我仍然会遇到一些问题

trade = client.get_my_trades(symbol=ticker)  # fetching all trades made on the ticker IOSTBTC
print(trade)
json_trade = json.dumps(trade, indent=4)  # converting and indenting for easier readability.
print(json_trade+"\n")
json_normalised = json_normalize(trade)  # normalising with pandas for spreadsheet use
print("Normalised JSON\n", json_normalised)

json_normalised = DataFrame(pandas.read_json("logs.xlsx"))
json_normalised_str = str(json_normalised)
logs = open("logs.xlsx", "w")  # creating file to write to
logs.write(json_normalised_str)  # writing data to file, oldest first

这段代码运行良好，没有错误。但是，当我检查logs.xlsx时，所有数据都在一列中，它们之间有空格，应该用列分隔

例如，以下是一些JSON数据：

[{'id': 3084149, 'orderId': 7071890, 'price': '0.00000312', 'qty': '400.00000000', 'commission': '0.00041327', 'commissionAsset': 'BNB', 'time': 1522223234240, 'isBuyer': True, 'isMaker': True, 'isBestMatch': True}, {'id': 3084468, 'orderId': 7073272, 'price': '0.00000314', 'qty': '400.00000000', 'commission': '0.00041694', 'commissionAsset': 'BNB', 'time': 1522223910252, 'isBuyer': False, 'isMaker': True, 'isBestMatch': True}]

我想要的是'id'和'orderId'以及'price'（等等）有自己的专栏。有了上面的数据，我将有两行信息。但是，当我使用这些数据时，我得到的是：

我能做什么？

您不能使用

open（“logs.xlsx”，“w”）

来创建正确的

xlsx

文件，因为它会将原始文本（或字节，如果使用

wb

）写入文件

xlsx

比这更复杂

相反，只需使用

pandas.DataFrame.from\u dict

：

data = [{'id': 3084149, 'orderId': 7071890, 'price': '0.00000312', 'qty': '400.00000000', 'commission': '0.00041327', 'commissionAsset': 'BNB', 'time': 1522223234240, 'isBuyer': True, 'isMaker': True, 'isBestMatch': True}, {'id': 3084468, 'orderId': 7073272, 'price': '0.00000314', 'qty': '400.00000000', 'commission': '0.00041694', 'commissionAsset': 'BNB', 'time': 1522223910252, 'isBuyer': False, 'isMaker': True, 'isBestMatch': True}]

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)

#         commission commissionAsset       id  isBestMatch  isBuyer  isMaker \
#      0  0.00041327             BNB  3084149         True     True     True   
#      1  0.00041694             BNB  3084468         True    False     True   

#       orderId       price           qty           time  
#    0  7071890  0.00000312  400.00000000  1522223234240  
#    1  7073272  0.00000314  400.00000000  1522223910252 

然后导出到电子表格就像调用excel

一样简单：

df.to_excel('logs.xlsx')


如果您不喜欢将索引导出到电子表格中，可以使用
index=False
：
df.to_excel（'logs.xlsx'，index=False）
。有关更多信息，请参阅。
第一部分非常有效，但我似乎无法使用
df.to\u excel
写入excel文档。我得到了这个错误：
modulenofounderror:No module name'openpyxl'
@decador您要么需要使用pip安装
openpyxl
，要么尝试使用另一个引擎，即
df.to_excel（'logs.xlsx'，engine='xlsxwriter'）
安装
openpyxl
成功！非常感谢你。电子表格现在看起来像你的了。再次，干杯。