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。
优点:
- 在Excel界面内完成,无需切换工具。



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