Python将str强制转化为dict，完成json格式数据转存为Excel

有些程序的结果经常是以json格式保存的，若需要进行数据分析，还是把数据放进DataFrame比较方便。
比如我们拿到一个Txt文档，里面写满了一行行这样的数据：

{"tCity":"苏州","tClassify":"[询价]","tCancelReason":"","tProvince":"江苏"}
{"tCity":"上海","tClassify":"[询价,试乘]","tCancelReason":"0901832","tProvince":"上海"}
{"tCity":"桂林","tClassify":"[询价,询价]","tCancelReason":"0912340","tProvince":"广西"}

分析以上数据，可知：

• 数据存储在Txt文件中，本质是字符串str
• 该字符串展示形式，形似dict类型

因此，思考采用什么方法可以将Str直接强制转化为dict类型？

经查资料，知eval()方法可以直接将str转化为dict

• pandas可以将dataframe直接写入到Excel文件中
• dataframe可以将结构统一的Dict追加到数据框新的一行

所以，我们可以通过以下代码实现数据格式的转换：

import pandas as pd

txt = pd.read_table('c:/Users/ami/Documents/WeChat Files/helloMe/Files/mq(3).txt',encoding='utf-8',header=None)

new = pd.DataFrame({},index=[0])
result = new

for key,value in txt[0].items():
    new = eval(value)
    result = result.append(new, ignore_index=True)

result.to_excel('c:/Users/ami/Desktop/result20180408.xlsx')
print('done!')

有几个注意点需要强调一下：

1. pandas读入txt文件，使用read_table()方法
2. read_table()方法，可以通过encoding参数来设置编码方式，设置encoding=’utf-8’，你就不会看到乱码
3. read_table()方法，可以通过header参数来设置是否有表头
4. dataframe的append()方法，可以通过ignore_index参数来设置行索引

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