通用转换JSON为Excel的工具

import argparse
import pandas as pd
import json

def json_to_rows(data, parent_key=''):
    """
    递归展开 JSON 数据，将嵌套的数组和对象转换为多行。
    :param data: 输入的 JSON 数据
    :param parent_key: 父级键路径，用于命名嵌套字段
    :return: 一个列表，每个元素是一个平铺展开的行（字典格式）
    """
    rows = []
    if isinstance(data, dict):
        base_row = {}
        for key, value in data.items():
            full_key = f"{parent_key}.{key}" if parent_key else key
            if isinstance(value, list):  # 如果是数组，递归展开并生成行
                for item in value:
                    sub_rows = json_to_rows(item, full_key)
                    for sub_row in sub_rows:
                        rows.append({**base_row, **sub_row})
            elif isinstance(value, dict):  # 如果是嵌套对象，递归展开
                sub_rows = json_to_rows(value, full_key)
                for sub_row in sub_rows:
                    rows.append({**base_row, **sub_row})
            else:  # 普通字段
                base_row[full_key] = value
        if not rows:  # 如果没有嵌套数组或对象，直接将当前行返回
            rows.append(base_row)
    elif isinstance(data, list):
        for item in data:  # 如果是顶层数组，逐项处理
            rows.extend(json_to_rows(item, parent_key))
    else:  # 普通字段
        rows.append({parent_key: data})
    return rows

# 定义命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description="将 JSON 数据转换为 Excel 文件")
parser.add_argument('input', nargs='?', default='data.json', help="输入的 JSON 文件名（默认：data.json）")
parser.add_argument('output', nargs='?', default='output.xlsx', help="输出的 Excel 文件名（默认：output.xlsx）")
args = parser.parse_args()

# 加载 JSON 数据
with open(args.input, 'r') as file:
    data = json.load(file)

# 将 JSON 数据转为平铺的行
rows = json_to_rows(data)

# 转为 DataFrame
df = pd.DataFrame(rows)

# 导出到 Excel
df.to_excel(args.output, index=False)
print(f"JSON 文件 {args.input} 已成功转换为 Excel 文件：{args.output}")