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Python：ExcelファイルをJSON形式に変換する

JSONファイルを使用してパターンと応答フォーマットを理解するMLモデルを作成しています。 Excel形式のデータがあるので、それをPythonでJSONに変換しました。

これがコードです：

import xlrd
from collections import OrderedDict
import simplejson as json
# Open the workbook and select the first worksheet
wb = xlrd.open_workbook('D:\\Android\\testdata2.xlsx')
sh = wb.sheet_by_index(0)
# List to hold dictionaries
data_list = []
# Iterate through each row in worksheet and fetch values into dict
for rownum in range(1, sh.nrows):
    data = OrderedDict()
    row_values = sh.row_values(rownum)
    data['pattern'] = row_values[0]
    data['response'] = row_values[1]
    data_list.append(data)
# Serialize the list of dicts to JSON
j = json.dumps(data_list)
# Write to file
with open('data1.json', 'w') as f:
    f.write(j)

私は出力を次のように取得しています：

[{
    "pattern": "WALLSTENT NON COUVERTE ",
    "response": "ENDOPROTHESE STENT  VASCULAIRE "
}, {
    "pattern": "PRIMEADVANCED SURSCAN MRI ",
    "response": "NEUROSTIMULATEUR NERF VAGUE GAUCHE "
}, {
    "pattern": "AVASTIN  FLACON DE",
    "response": "BEVACIZUMAB"
}, {
    "pattern": "PERJETA SOLUTION A DILUER POUR PERFUSION",
    "response": "BRENTUXIMAB VEDOTIN"
}]

私が探している望ましい出力は次のとおりです：

{
    "intents": [{
        "pattern": ["WALLSTENT, NON, COUVERTE "],
        "response": ["ENDOPROTHESE STENT  VASCULAIRE] "
    }, {
        "pattern": ["PRIMEADVANCED ,SURSCAN ,MRI"] ,
        "response": ["NEUROSTIMULATEUR NERF VAGUE GAUCHE "]
    }, {
        "pattern": ["AVASTIN , FLACON ,DE"],
        "response": ["BEVACIZUMAB"]
    }, {
        "pattern": ["PERJETA, SOLUTION, A, DILUER, POUR ,PERFUSION"],
        "response": ["BRENTUXIMAB VEDOTIN"]
    }]
}

探している出力を取得するために、関数でどのような変更を行うことができますか。

pythonjsonexceletl
5
Pavan Rajput

Pythonのpyexcel_xlsxライブラリにショットを与えます。私はこれを使用して、xlsxをjsonに変換しました。甘くてシンプルなもの。他のpythonライブラリと比較しても高速です。

サンプルコード：

from pyexcel_xlsx import get_data;
import time;
import json;

data = get_data("D:\\Android\\testdata2.xlsx")
sheetName = "Table A";

data_list = []
# Iterate through each row and append in above list
for i in range(0, len(data[sheetName])):
    data_list.append({
        'pattern' : data[sheetName][i][0],
        'response' : data[sheetName][i][1]
    })
data_list = {'intents': data_list} # Converting to required object
j = json.dumps(data_list)
# Write to file
with open('data1.json', 'w') as f:
    f.write(j)
0
Yash