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转换前xmind示例

运行代码转换后excel示例

python代码

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转换前xmind示例

运行代码转换后excel示例

如果想要合并单元格内容，在后面一列参考输入

=B2&C2&D2&E2

python代码

from xmindparser import xmind_to_dict
import pandas as pd
from openpyxl.workbook import Workbook

# 可以设想为一个树结构，利用递归函数，获取由根至各叶子节点的路径。
def xm_parse(dic, pre_data=[]):
    """输入一个由xmindparser，转换而来的字典形式的数据，将之转换成列表"""
    title_list = []
    topic_list = []
    try:
        topics = dic.get("topics")
        title = dic.get("title")
        # 将前缀追加
        title_list.append(title)
        title_list = pre_data + title_list
        # 如果到达末尾，就返回
        if topics is None and title:
            yield title, title_list
#             print(title,title_list)
            return
        # 如果是列表，就暂存起来（若每个对象为标准的列表，即 topics= topic_list,则可以跳过该步骤）
        elif isinstance(topics, list) and title:
            for topic in topics:
                topic_list.append(topic)
    except AttributeError as e:
        print("异常结束")
        return
    if topic_list:
        for topic in topic_list:
            yield from xm_parse(topic,title_list)


def main():
    x_flie=r"转换excel前.xmind"
    out_file=r"xmind转换后3.xlsx"
    temp=[]
    max_cols=0
    json_data= xmind_to_dict(x_flie)
    #提取数据，并找出最大深度(列数)
    for i,j in xm_parse(json_data[0]['topic']):
        temp.append(j)
        max_cols= max_cols if max_cols > len(j) else len(j)
    #对缺失数据采用补全
    for i in range(len(temp)):
        temp[i] = temp[i] + (max_cols - len(temp[i])) * [None]
    result=pd.DataFrame.from_records(temp,columns=["标题-{}".format(i+1) for i in range(max_cols)])
    # result.to_excel(out_file,index=False,encoding='utf-8-sig')
    result.to_excel(out_file,index=False)
    
if __name__ == '__main__':
    main()

参考文章如何利用python将xmind转为Excel？_python xmind转excel-CSDN博客

因为在执行原代码时候遇到了报错，排查问题后，我修改了1处代码。如下

新导入openpyxl包