背景介绍

本项目旨在实现文件读取与数据结构操作的底层实现，通过Python和pandas库完成Excel文件的解析。项目采用2列数据结构，输出结果为包含100行JSON数组，满足中级开发者的基础数据处理需求。整个项目在本地环境中可直接运行，无需依赖第三方服务，适合学习数据处理的基础知识。

思路分析

1. 文件读取
   使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，注意文件路径的处理和列名的识别。

2. 数据结构化
   将Excel中的2列数据转换为pandas DataFrame，并保存为JSON数组，确保数据的结构化存储和可读性。

3. JSON输出
   使用pandas的to_json方法将DataFrame写入JSON文件，确保数据格式符合要求，同时保留原始数据的完整性。

代码实现

import pandas as pd

# 读取Excel文件并保存数据
def read_excel_and_save_data(file_path, output_file_path, rows_per_output):
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 假设输出的JSON需要包含row和value字段
    output_data = []
    for index, row in df.iterrows():
        output_data.append({
            'row': index + 1,
            'value': row['column1'] if 'column1' in row.columns else 0
        })
    # 保存到JSON文件
    pd.DataFrame(output_data, columns=['row', 'value']).to_json(
        output_file_path,
        orient='records',  # 保存为数组形式
        index=False
    )

# 示例使用
read_excel_and_save_data('data.xlsx', 'output.json', 100)

总结

本项目实现了文件读取、数据结构化处理和JSON输出的功能，通过pandas库实现了底层数据操作的自动化处理。整个项目在本地环境中可直接运行，学习价值在于理解数据操作的底层逻辑及文件读写的基础知识。项目难度适中，1~3天可验证调试，适合中级开发者学习基础的数据处理概念。