excel怎么转换成json格式的文件

Excel轻松转JSON：多种实用方法详解

在数据处理中，Excel和JSON是两种常用的文件格式：Excel擅长表格化存储和编辑，而JSON则是Web开发、API交互中轻量级的数据交换格式，将Excel转换为JSON，能更方便地实现数据在前端与后端之间的传递，本文将详细介绍4种实用的Excel转JSON方法，从手动操作到自动化工具,覆盖不同需求的用户。

手动复制粘贴（适合少量数据）

如果Excel表格数据量较小（如10行以内），手动复制粘贴是最直接的方式,无需借助额外工具。

操作步骤：

1. 整理Excel结构
   确保Excel表格结构清晰：第一行作为JSON的键名（key），下方每一行对应一个JSON对象（value），表格包含“姓名”“年龄”“城市”三列，第一行即为这三个字段，后续每行是具体数据。
   示例表格：
   | 姓名 | 年龄 | 城市 |
   |------|------|------|
   | 张三 | 25 | 北京 |
   | 李四 | 30 | 上海 |

2. 构建JSON格式
   根据表格结构手动编写JSON：

   • 键名用双引号包裹，值根据类型用双引号（字符串）、数字（年龄）或布尔值表示。
   • 每个对象用 包裹，多个对象用 分隔，整体用 [] 包裹（形成JSON数组）。

   转换后的JSON：

   [
     {
       "姓名": "张三",
       "年龄": 25,
       "城市": "北京"
     },
     {
       "姓名": "李四",
       "年龄": 30,
       "城市": "上海"
     }
   ]

优缺点：

• 优点：无需工具，操作简单，适合临时少量数据转换。
• 缺点：数据量大时易出错，效率极低。

使用Excel内置功能（适合中等数据量）

Excel 2016及以上版本或Microsoft 365支持通过“获取和转换”（Power Query）功能将表格导出为JSON,适合几十到几百行的数据。

操作步骤（以Excel 365为例）：

1. 选中数据并打开Power Query
   打开Excel文件，选中需要转换的表格区域（含表头），点击顶部菜单栏的“数据”选项卡，选择“从表格/区域”，在弹出的对话框中勾选“表包含标题”，点击“确定”。

2. 加载到Power Query编辑器
   数据会加载到Power Query编辑器中，检查表格结构是否正确（列名、数据类型等），如有异常可在此处调整（如修改列名、转换数据格式）。

3. 导出为JSON
   点击顶部菜单栏的“文件”→“导出”→“创建连接文件”→“JSON文件”，选择保存路径，输入文件名，点击“保存”。

4. 验证结果
   导出后用记事本或VS Code打开JSON文件，检查数据是否完整（如日期、数字是否格式正确）。

优缺点：

• 优点：无需安装额外插件，可处理中等数据量，支持数据清洗（如去重、格式调整）。
• 缺点：步骤稍繁琐，Excel 2016以下版本不支持。

借助在线转换工具（适合无编程基础用户）

如果不想安装软件或使用Excel功能，在线转换工具是便捷选择,只需上传Excel文件即可自动生成JSON。

常用工具推荐：

• ConvertCSV（https://www.convertcsv.com/excel-to-json.htm）
• Ablebits Excel to JSON Converter（在线版）
• JSONFormatter（https://jsonformatter.org/excel-to-json）

操作步骤（以ConvertCSV为例）：

1. 上传Excel文件
   打开在线工具页面，点击“Choose File”或“上传”，选择本地Excel文件（支持.xlsx/.xls格式）。

2. 配置转换参数

   • 选择“JSON Array”（JSON数组）或“JSON Objects”（JSON对象），通常推荐“JSON Array”（更符合API数据格式）。
   • 确认“Key Row”（键名行）是否为Excel第一行（默认自动识别）。
   • 部分工具支持“数据类型选择”（如将日期转为字符串或时间戳）。

3. 下载JSON文件
   点击“Convert”或“转换”，等待几秒后页面会显示JSON预览，点击“Download”或“下载”保存文件。

注意事项：

• 数据安全：避免上传包含敏感信息（如身份证号、密码）的Excel文件，以防数据泄露。
• 格式兼容性：部分在线工具对复杂格式（如合并单元格、公式计算值）支持不佳，建议提前清理表格（如取消合并单元格、仅保留值）。

优缺点：

• 优点：操作简单，无需安装，适合临时转换。
• 缺点：依赖网络，数据安全性低，不适合处理敏感或大规模数据。

编程实现（适合批量/自动化转换）

如果需要频繁转换或处理大规模数据（如上万行），通过编程实现更高效，Python是常用工具，借助pandas和json库可快速完成转换。

准备工作：

安装Python环境（官网下载：https://www.python.org/），并安装所需库：

pip install pandas openpyxl  # openpyxl用于读取.xlsx文件

Python代码示例：

import pandas as pd
import json
# 读取Excel文件（支持.xlsx和.xls）
# sheet_name=0表示读取第一个工作表，header=0表示第一行为列名
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, header=0)
# 将DataFrame转为JSON
# orient='records'表示每行转为一个JSON对象，整体为数组
# force_ascii=False避免中文被转义，indent=4格式化输出（可选）
json_data = df.to_json(orient='records', force_ascii=False, indent=4)
# 保存到JSON文件
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_data)
print("转换完成！JSON文件已保存为output.json")

代码说明：

• pd.read_excel()：读取Excel文件，sheet_name可指定工作表名（如“Sheet1”），header可指定键名行（如无表头设为None）。
• to_json()：核心转换方法，orient参数支持多种格式（如'records'、'values'、'index'），推荐'records'生成标准JSON数组。
• force_ascii=False：确保中文正常显示，避免被转为\u编码。

优缺点：

• 优点：自动化处理，支持大规模数据，可自定义格式（如字段映射、过滤数据），适合开发者和数据分析师。
• 缺点：需基础编程知识，需安装Python环境。

如何选择合适的方法？

根据自身需求选择合适的方法，即可轻松将Excel转换为JSON格式,让数据在不同场景间自由流转。