excel如何转化成json

告别手动转换：Excel数据轻松转为JSON格式的实用指南

在当今数据驱动的时代，Excel作为广泛使用的数据处理工具，经常需要与其他系统或应用程序进行数据交互，而JSON（JavaScript Object Notation）因其轻量级、易读、易解析的特性，已成为Web服务和API间数据交换的主流格式，将Excel文件中的数据转换为JSON格式，成为许多开发者和数据分析师的常见需求，本文将详细介绍几种实用的Excel转JSON的方法,帮助你高效完成数据转换。

为什么需要将Excel转换为JSON？

在方法之前,我们先简要了解为何要进行这样的转换：

API数据交互：许多现代Web API要求使用JSON格式传输数据。
前端数据源：JavaScript框架（如React, Vue, Angular）常从后端获取JSON数据,前端配置或测试数据也可能用JSON。
配置文件：一些应用程序使用JSON作为配置文件格式。
数据交换与共享：JSON跨语言、跨平台兼容性好,便于不同系统间的数据共享。
简化数据结构：相比复杂的Excel表格,JSON能更清晰地表达数据间的层级关系。

Excel转JSON的常用方法

使用Excel内置的“另存为”功能（适用于简单结构）

对于结构非常简单的Excel表格（单行表头对应单行数据，且没有复杂嵌套），可以利用Excel的“另存为”功能快速生成JSON文件。

操作步骤：

准备Excel数据：确保你的Excel数据有清晰的表头,表头将作为JSON对象的键。

| id | name | age | | :--- | :--- | :-- | | 1 | Alice| 25 | | 2 | Bob | 30 |
文件另存为：
- 点击“文件” > “另存为”。
- 在“保存类型”下拉菜单中，选择“JSON (.json)”或“UTF-8 CSV (.csv)”（如果选择CSV，后续需要手动转换或用工具转JSON，但有些版本的Excel直接支持JSON）。
- 选择保存位置，点击“保存”。

优点：

操作简单快捷,无需额外工具。
适用于数据量不大、结构简单的场景。

缺点：

对复杂表格（如多表头、多 sheet、嵌套数据）支持不佳,转换结果可能不符合预期。
生成的JSON格式可能比较基础,缺乏灵活性。

使用在线转换工具（适用于不频繁转换或非敏感数据）

网络上有很多免费的Excel转JSON在线工具,使用方便。

操作步骤（以某在线工具为例）：

搜索并选择工具：在搜索引擎中输入“Excel转JSON在线工具”，选择一个评价较好的网站（如Convertio, Online-Convert, Code Beautify等）。
上传Excel文件：点击网站上的“上传文件”或“选择文件”按钮,上传你的Excel文件。
选择转换选项：
- 通常可以选择JSON作为输出格式。
- 部分工具允许你配置表头行为、数据格式等。
开始转换并下载：点击“转换”按钮，等待转换完成后,下载生成的JSON文件。

优点：

无需安装软件,打开浏览器即可使用。
通常支持多种Excel格式（.xls, .xlsx）。
部分工具提供一定的自定义选项。

缺点：

数据安全风险：上传的Excel文件可能会被服务商看到,不适合处理敏感数据。
网络依赖性强,文件大小可能受限。
转换质量和功能参差不齐,可能需要尝试多个工具。

使用编程语言（灵活强大，适合开发者）

对于需要批量处理、复杂转换逻辑或集成到其他工作流中的场景，使用编程语言是最佳选择，Python是处理这类任务的常用语言,借助其强大的库可以轻松实现。

使用Python转换（需安装pandas和json库）：

安装必要库：
```
pip install pandas openpyxl
```
（pandas读取Excel通常需要openpyxl或xlrd等引擎）

编写Python脚本：

import pandas as pd
import json
def excel_to_json(excel_file, json_file, sheet_name=0, orient='records'):
    """
    将Excel文件转换为JSON文件
    :param excel_file: Excel文件路径
    :param json_file: 输出JSON文件路径
    :param sheet_name: Excel sheet名称或索引，默认为第一个sheet
    :param orient: JSON格式，'records'生成对象列表，'values'生成值列表，'index'生成带索引的对象等
    """
    try:
        # 读取Excel文件
        df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, engine='openpyxl')
        # 将DataFrame转换为JSON
        # orient='records' 会生成一个列表，列表中每个元素是一个字典，对应Excel的一行数据
        json_data = df.to_json(orient=orient, force_ascii=False, indent=4)
        # 写入JSON文件
        with open(json_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(json_data)
        print(f"Excel文件 '{excel_file}' 已成功转换为JSON文件 '{json_file}'")
    except Exception as e:
        print(f"转换过程中发生错误: {e}")
# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    excel_path = 'your_data.xlsx'  # 替换为你的Excel文件路径
    json_path = 'output.json'      # 替换为你想要的JSON输出路径
    excel_to_json(excel_path, json_path)

脚本说明：

pd.read_excel() 用于读取Excel文件到Pandas DataFrame。
df.to_json() 是核心转换函数，orient参数控制JSON的输出结构：
- 'records'：最常用，生成[{"列名1": "值1", "列名2": "值2"}, ...]格式。
- 'values'：只生成数据值的二维数组。
- 'index'：以行索引为键的字典。
- 'split'：包含索引、列名、数据的字典。
- 'table'：包含更多元数据的表格格式。
force_ascii=False 确保非英文字符（如中文）能正确显示。
indent=4 使JSON文件格式化,易于阅读。

优点：

高度灵活：可以处理任意复杂的Excel结构,实现自定义转换逻辑。
自动化：可以轻松集成到脚本或自动化流程中,批量处理文件。
免费且强大：Python及相关库均为开源免费。

缺点：

需要一定的编程基础。
需要安装Python和相关库。

使用Excel插件/加载项（适合Excel高级用户）

如果你习惯在Excel中操作,可以安装专门的JSON插件来实现转换。

操作步骤（以“Power Query”为例，Excel 2016及以上版本内置）：

获取数据：
- 在Excel中，点击“数据”选项卡 > “获取数据” > “从文件” > “从工作簿”。
- 选择你的Excel文件，在弹出的导航器中选择需要转换的sheet，点击“转换数据”。
转换数据（Power Query编辑器）：
- 进入Power Query编辑器后，你可以对数据进行清洗和转换（如果需要）。
- 点击“转换”选项卡 > “将第一行用作标题”（如果还没设置）。
导出为JSON：
- 点击“主页”选项卡 > “关闭并加载” > “关闭并加载至...”。
- 在弹出的对话框中，选择“仅创建连接”，然后勾选“将此数据添加到数据模型”（可选）。
- 确认后,数据会加载到Excel的数据模型中。
- 你可以通过“数据” > “查询” > “编辑查询”再次进入Power Query编辑器。
- 点击“主页” > “高级编辑器”，将查询的M代码复制出来,但这不是直接导出JSON。
- 更直接的方法（可能需要配合其他步骤或使用Power Query的导出功能，不同版本略有差异）：在某些情况下，可以通过“文件” > “导出” > “创建连接文件”并选择JSON格式，但这并非所有版本都直接支持，更常见的做法是通过Power Query将数据加载到Power BI或使用VBA宏结合Power Query导出JSON。