JSON转Excel时如何处理嵌套结构？

Question

**问题描述：** 在将JSON数据转换为Excel表格时，如何合理处理嵌套结构（如嵌套对象或数组），以确保数据在表格中清晰、完整地呈现？常见做法是否包括展平结构、递归解析或使用多级表头？不同方法的优缺点及适用场景是什么？

Answer 1

一、问题背景与挑战

在数据处理领域，将JSON格式转换为Excel表格是一项常见任务，尤其在API接口数据展示、日志分析、数据导出等场景中。然而，JSON的嵌套结构（如对象内嵌套对象、数组内嵌套对象）使得这种转换变得复杂。

常见的挑战包括：

• 如何保持原始数据的层次关系；
• 如何避免信息丢失或重复；
• 如何在Excel中清晰呈现多层结构；
• 如何适应不同层级的数据变化。

二、主流解决方案概述

目前，处理JSON嵌套结构转Excel的方法主要有以下三种：

1. 展平结构（Flattening）
2. 递归解析（Recursive Parsing）
3. 使用多级表头（Multi-level Headers）

每种方法适用于不同的业务需求和技术场景，下面将逐一深入探讨。

三、方法一：展平结构（Flattening）

展平结构是最常用的处理方式之一，其核心思想是将所有嵌套字段“压平”成单一维度的键值对。

例如，考虑如下JSON片段：

{
  "name": "张三",
  "address": {
    "city": "北京",
    "district": "朝阳"
  },
  "scores": [90, 85, 95]
}
    

经过展平后可转化为：

name	address.city	address.district	scores[0]	scores[1]	scores[2]
张三	北京	朝阳	90	85	95

这种方法的优点是实现简单、适合导入数据库和BI工具；缺点是对深层嵌套支持差，且可能产生大量空列。

四、方法二：递归解析（Recursive Parsing）

递归解析是一种更智能的处理方式，通过深度优先遍历JSON结构，动态生成Excel行或列。

例如，对于包含多个学生的成绩记录：

[
  {
    "name": "张三",
    "scores": {"math": 90, "english": 85}
  },
  {
    "name": "李四",
    "scores": {"math": 88, "english": 92}
  }
]
    

递归解析可以生成如下表格：

name	scores.math	scores.english
张三	90	85
李四	88	92

优点是结构清晰、易于扩展；缺点是需要较强的逻辑控制能力，且容易造成代码复杂度上升。

五、方法三：使用多级表头（Multi-level Headers）

多级表头方式保留了原始的结构层次，在Excel中以合并单元格的方式展示层级关系。

例如，上述学生信息可以表示为：

姓名	成绩
	数学	英语
张三	90	85
李四	88	92

这种方法视觉上更直观，适合用于报告类输出；但实现复杂，需借助支持多级表头的库（如pandas.ExcelWriter或openpyxl）。

六、方法对比与适用场景分析

下表总结了三种方法的优缺点及适用场景：

方法	优点	缺点	适用场景
展平结构	实现简单，兼容性强	难以表达复杂结构，易冗余	数据量小、结构简单时
递归解析	结构清晰，支持任意嵌套	开发复杂度高，调试困难	数据结构复杂、需自动化处理
多级表头	可视化友好，结构保留完整	实现难度大，依赖特定库	报表输出、可视化要求高

七、流程图示例

以下是一个典型的JSON转Excel处理流程图，结合了递归解析与展平策略：

graph TD
            A[开始] --> B{是否为对象/数组?}
            B -->|是| C[递归解析]
            B -->|否| D[直接写入单元格]
            C --> E[展平字段名]
            E --> F[写入Excel]
            D --> F