使用 Pandas 从包含多个工作表的 Excel 文件创建多个 .json 文件

Question

我正在尝试将大量带有多张工作表的 Excel 文件（其中一些也很大）转换为 .json 文件。所以我创建了一个包含工作表名称的列表，然后创建了一个循环来为每个工作表创建一个数据框，然后我将此数据框写入一个 .json 文件。我的代码是：

from zipfile import ZipFile
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

file = 'filename.xlsx'

with ZipFile(file) as zipped_file:
    summary = zipped_file.open(r'xl/workbook.xml').read()
soup = BeautifulSoup(summary, "xml")
sheets = [sheet.get("name") for sheet in soup.find_all("sheet")]

for i in sheets:
    df = pd.read_excel(file, sheet_name = i, index = False, header = 1)
    json_file = df.to_json(("{}.json").format(i))

当工作表不是很大时，此代码就像一个魅力。当我为一个excel文件运行它时，它可以工作并创建我想要的json文件，直到它找到一个包含大量数据的非常大的工作表并且它崩溃了。 所以我的问题是：有没有其他更有效的方法来做到这一点而不会导致程序崩溃。当我为每张工作表分别运行 df=pd.read_excel 命令时，它可以正常工作，但我需要循环执行此操作

Answer 1

导入numpy。声明一个空的numpy 数组out_array。然后，给定路径列表paths，对于paths中的每个路径，将文件读入临时数据帧temp_df，使用.values()方法获取临时数据帧的值，将值存储到一个临时的numpy 数组，temp_array，使用numpy.concatenate 连接out_array 和temp_array。

一旦此循环完成该过程，使用pandas.DataFrame 将out_array 转换为数据帧out_df。最后，为您的新数据框设置列名。