背景：

pandas DataFrame中有字段是dict类型，使用to_excel方法直接保存下次读取出来，dict字段会变成字符串，无法识别；

目标：保存dict字段，下次读出来还是dict

方法一：使用json.dums 和 json.loads

python">import pandas as pd
import jsondef save_excel(df, filename):with pd.ExcelWriter(filename, engine='xlsxwriter', engine_kwargs={'options':{'strings_to_urls': False, 'encoding':'utf-8-sig'}})\as writer:df.to_excel(excel_writer=writer, header=True, index=False, sheet_name='Sheet_name_1')# 创建一个包含 JSON 数据的 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob'],'json_data': [{"key1": "value"}, {"key2": "value2"}]
}
df = pd.DataFrame(data)# 将字典字段转换为 JSON 字符串
df['json_data'] = df['json_data'].apply(lambda x: json.dumps(x, ensure_ascii=False))# 保存到 Excel
save_excel(df, 'data.xlsx')# 从 Excel 读取
df_read = pd.read_excel('data.xlsx')# 如果需要将 JSON 字符串转换回 Python 对象
df_read['json_data'] = df_read['json_data'].apply(json.loads)
print(df_read)print(type(df_read['json_data'].iloc[0]))

输出：

python">    name           json_data
0  Alice   {'key1': 'value'}
1    Bob  {'key2': 'value2'}
<class 'dict'>

要点：
保存到文件之前，需要

python">df['json_data'] = df['json_data'].apply(lambda x: json.dumps(x, ensure_ascii=False)

从文件读取后，需要

python">df_read['json_data'] = df_read['json_data'].apply(json.loads)

json.dumps是把python dict类型数据转成json格式的字符串，而json.loads是把json字符串转成python dict,Python的json.loads() 方法与json.dumps()方法。

方法二：保存成json再读成json:

python"># 保存
def save_json(df, outfile):json_str = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)with open(outfile, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(json_str)
# 读取
def read_data(filepath, filename):with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:data = json.load(file)df = pd.DataFrame(data)return df

python">outfile = 'data2.json'
save_json(df, outfile)
df = read_data(outfile)
df['json_data'] = df['json_data'].apply(json.loads)
print(type(df['json_data'].iloc[0]))

以下两种读法可能会因json文件过大出错

python">df = pd.read_json(filename, orient='records')

python">def read_data(filepath, filename):# 设置每个块的大小，这里以10000行为例chunk_size = 10 ** 5  chunks = []for chunk in pd.read_json(filename, chunksize=chunk_size, lines=True):# 处理每个块的数据# 例如，可以在这里进行数据清洗或聚合操作chunks.append(chunk)df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)return df