假设你在使用Python编写脚本,并且使用pandas库来处理数据。以下是一个示例代码,用于根据另一个单元格的值,导入JSON数据到相应的列。
import pandas as pd
import json
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 定义一个函数,用于根据单元格的值导入JSON数据到相应的列
def import_json(row):
cell_value = row['单元格列名'] # 替换为实际的单元格列名
json_file = f'{cell_value}.json' # 假设JSON文件名称与单元格的值对应
with open(json_file) as f:
data = json.load(f)
row['目标列名'] = data['目标字段'] # 替换为实际的目标列名和目标字段
# 应用函数到每一行
df.apply(import_json, axis=1)
# 保存修改后的数据到新的Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
上述代码中,首先使用pandas库的read_excel
函数读取Excel文件。然后定义了一个名为import_json
的函数,该函数根据单元格的值导入指定JSON文件的数据到目标列。在函数中,你需要替换单元格列名
、JSON文件名称
、目标列名
和目标字段
为你实际使用的列名和字段名。
最后,使用apply
函数将import_json
函数应用到每一行数据上,以实现根据单元格的值导入JSON数据。最终,使用to_excel
函数将修改后的数据保存到一个新的Excel文件中。