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有谁知道是否有应用程序可以让我优先转换为XLS到JSON？

我也会选择使用CSV格式的转换器,因为如果周围没有任何内容,我可能最终会自己写一个.

如何使用Apache POI制作整个excel行单元格粗体文本？

例如:
列标题应为粗体.不是为标题行的每个单元格应用样式,而是如何将一些样式应用于整行？

这个问题已被多次询问,但我找不到解决问题的答案.

我正在尝试将嵌套的JSON格式转换为CSV格式,如下所示:

该JSON结构是任意的,并可以是任何东西,嵌套与否.

我不想知道它,这是一个数据库答案,我需要将这个JSON答案导出到CSV文件中.

这是一个例子

输入:

   {
    "_id": 1,
    "name": "Aurelia Menendez",
    "scores": [
              {
                 "type": "exam",
                 "score": 60.06045071030959
               },
               {
                 "type": "quiz",
                 "score": 52.79790691903873
               },
               {
                "type": "homework",
                "score": 71.76133439165544
               }
             ]
          }

我正在寻找的输出:

_id,name,scores.type,scores.score,scores.type,scores.score,scores.type,scores.score  
 1,Aurelia Menendez,exam,60.06...,quiz,52.79...,homework,71.76..

这是一个示例,它可以是任何其他JSON文档.

这里的想法是在CSV列名称中使用点表示法.

我已经使用过CDL,但输出不是我想要的:

_id scores  name
 1  "[{score:60.06045071030959,type:exam},{score:52.79790691903873,type:quiz},{score:71.76133439165544,type:homework}]" Aurelia Menendez

那么如何使用点表示法以通用方式将嵌套的JSON转换为CSV？

编辑

使用Jackson对JSON进行反序列化:

   ObjectMapper mapper=new ObjectMapper();

    JsonNode jsonNode=mapper.readValue(new File("C:\\...\\...\...\\test.json"), JsonNode.class);

伊斯梅尔

我正在尝试从apache Spark的mlib库中执行kmeans聚类算法.我有一切设置,但我不确定如何格式化输入数据.我对机器学习比较陌生,所以任何帮助都会受到赞赏.在示例data.txt中,数据如下: 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 9.0 9.0 9.0 9.1 9.1 9.1 9.2 9.2 9.2

我想要运行算法的数据现在采用这种格式(json数组):

[{"customer":"ddf6022","order_id":"20031-19958","asset_id":"dd1~33","price":300,"time":1411134115000,"location":"bt2"},{"customer":"ddf6023","order_id":"23899-23825","asset_id":"dd1~33","price":300,"time":1411954672000,"location":"bt2"}]

如何将其转换为可与k-means聚类算法一起使用的东西？我正在使用Java,我猜我需要它采用JavaRDD格式,但不知道如何去做.

我正在开发一个应用程序,我需要将JSON数据导出到Excel工作表.我在谷歌搜索.但我没有得到任何好的教程.你可以建议我任何教程.这是我的确切要求.但我在Java中需要相同的东西

有没有人有任何样本Groovy代码将JSON文档转换为CSV文件？我试图在Google上搜索但无济于事.

示例输入(来自评论):

[ company_id: '1',
  web_address: 'vodafone.com/',
  phone: '+44 11111',
  fax: '',
  email: '',
  addresses: [ 
      [ type: "office", 
        street_address: "Vodafone House, The Connection",
        zip_code: "RG14 2FN",
        geo: [ lat: 51.4145, lng: 1.318385 ] ]
  ],
  number_of_employees: 91272,
  naics: [
      primary: [ 
          "517210": "Wireless Telecommunications Carriers (except Satellite)" ],
      secondary: [ 
          "517110": "Wired Telecommunications Carriers",
          "517919": "Internet Service Providers",
          "518210": "Web Hosting"
      ]
  ]

更多来自编辑的信息:

def export(){
   def exportCsv = [ [ id:'1', color:'red', planet:'mars', description:'Mars, the "red" planet'], 
                     [ …