Excel轻松转JSON：多种方法详解与实用指南**
在数据处理和开发的日常工作中，我们经常需要将不同格式的数据进行转换，Excel作为一种广泛使用的数据存储和编辑工具，其表格形式直观易用；而JSON（JavaScript Object Notation）则因其轻量级、易解析的特性，成为Web开发、API数据交互等领域中数据交换的主流格式，“Excel怎么转化为JSON”是一项非常实用的技能，本文将详细介绍几种常用的Excel转JSON的方法，从简单到进阶,满足不同用户的需求。
为什么需要将Excel转换为JSON？
在了解方法之前,我们先简要了解一下为何需要进行这种转换：
- Web开发需求：前端应用常需要从后端API获取JSON格式的数据，而Excel中的数据源（如用户列表、产品信息等）需要先转换为JSON才能被API有效利用。
- 数据交互：许多现代应用程序和服务都使用JSON作为数据交换格式,将Excel数据转换为JSON可以方便地与这些系统集成。
- 配置文件：一些小型应用或工具的配置数据可以存储在Excel中,然后转换为JSON文件供程序读取。
- 数据结构化：JSON的结构（键值对、数组）能更好地复现Excel中的数据关系,便于程序处理。
Excel转JSON的常用方法
使用在线转换工具（最简单快捷）
对于不常进行此类转换或数据量不大的用户,在线转换工具是最便捷的选择。
- 操作步骤：
- 准备好你的Excel文件（.xlsx或.xls格式），并确保数据格式清晰，第一行通常作为表头（JSON的键名）。
- 在搜索引擎中搜索“Excel转JSON在线工具”，会找到多个提供此类服务的网站（如ConvertCSV、ExcelToJSON等）。
- 打开选中的在线工具网站，通常会有“选择文件”或“上传”按钮,点击并上传你的Excel文件。
- 根据网站提示进行设置，例如选择表头行、选择JSON输出结构（如数组形式，每个对象代表一行数据）。
- 点击“转换”或“生成”按钮,网站会处理你的文件并显示JSON结果。
- 将生成的JSON内容复制下来，保存为.json文件（可以使用文本编辑器如Notepad++、VS Code等，粘贴后另存为
.json后缀的文件）。
- 优点：无需安装软件，操作简单,适合新手和临时需求。
- 缺点：需要上传文件到第三方服务器，存在数据安全顾虑；处理大数据量或复杂表格可能受限；部分工具可能有功能限制或广告。
使用Excel内置功能或公式（适合小规模数据）
对于熟悉Excel的用户,可以利用其内置功能或公式进行手动转换。
-
方法2.1：使用“获取 & 转换”（Power Query，Excel 2016及以上版本内置）
- 打开Excel文件，点击“数据”选项卡。
- 在“获取和转换”组中，点击“从表格/区域”（如果数据已经是表格）或“从源/查询” > “从表格/区域”。
- Excel会提示创建表，确保数据范围正确，点击“确定”。
- 进入Power Query编辑器，你可以在这里对数据进行清洗和转换（如果需要）。
- 点击“转换”选项卡，找到“其他列”操作，通常有“逆透视列”等,但更直接的是：
- 点击“开始”选项卡 > “关闭并加载” > “关闭并加载至...”，在弹出的对话框中选择“仅连接”。
- 再次点击“数据”选项卡，找到刚才创建的查询，点击“编辑”。
- 在Power Query编辑器中，点击“转换”选项卡 > “将记录转换为JSON”（此功能在某些版本或插件中可能需要寻找替代方案，或使用“自定义函数”）。
- 更通用的方法是：在Power Query编辑器中，选择所有列，右键点击 > “删除其他列”，然后添加一个自定义列，使用Json.Document函数或类似结构化表达式来构建JSON，如果列名是"name"和"age"，可以创建自定义列，公式为
Json.Document([name], [age])（具体语法可能需要调整）。 - 完成后，点击“关闭并加载”，数据会加载到新的工作表,然后可以复制JSON列内容并保存。
-
方法2.2：使用公式辅助生成JSON结构（简单结构） 对于非常简单的结构（如单行数据或特定格式），可以尝试用公式拼接字符串，但这对于复杂数据和批量数据非常繁琐且容易出错,不推荐。
-
优点：无需额外软件，Power Query功能强大,可进行数据预处理。
-
缺点：Power Query转JSON的步骤相对隐蔽，需要一定学习成本；公式法仅适用于极简单场景。
使用编程语言（最灵活、适合批量处理和自动化）
对于开发者或需要处理大量数据、实现自动化的场景,使用编程语言是最佳选择。
-
1 使用Python（推荐） Python拥有强大的库来处理Excel和JSON，如
pandas和openpyxl（或xlrd）。示例代码：
import pandas as pd # 读取Excel文件 excel_file = 'data.xlsx' # 替换为你的Excel文件路径 df = pd.read_excel(excel_file) # 将DataFrame转换为JSON # orient='records' 表示将每行数据转换为一个JSON对象，整个结果是一个列表 json_data = df.to_json(orient='records', force_ascii=False) # 将JSON数据写入文件 json_file = 'output.json' # 输出的JSON文件路径 with open(json_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(json_data) print(f"Excel文件已成功转换为JSON文件：{json_file}")说明：
- 需要先安装库：
pip install pandas openpyxl orient参数有多种选择，如'records','index','values','table'等,根据需求选择。force_ascii=False可以确保中文字符正常显示。
- 需要先安装库：
-
2 使用JavaScript/Node.js 如果你在Web开发环境中，可以使用Node.js配合相关库。
示例代码（使用
exceljs和fs）：const ExcelJS = require('exceljs'); const fs = require('fs'); async function excelToJson() { const workbook = new ExcelJS.Workbook(); await workbook.xlsx.readFile('data.xlsx'); // 替换为你的Excel文件路径 const worksheet = workbook.getWorksheet(1); // 获取第一个工作表 const jsonData = []; const headerRow = worksheet.getRow(1); const headers = []; headerRow.eachCell((cell, colNumber) => { headers.push(cell.text); }); worksheet.eachRow((row, rowNumber) => { if (rowNumber > 1) { // 跳过表头 const rowData = {}; row.eachCell((cell, colNumber) => { rowData[headers[colNumber - 1]] = cell.text; }); jsonData.push(rowData); } }); const jsonString = JSON.stringify(jsonData, null, 2); // 美化输出 fs.writeFileSync('output.json', jsonString, 'utf8'); // 输出的JSON文件路径 console.log('Excel文件已成功转换为JSON文件：output.json'); } excelToJson();说明：
- 需要先安装库：
npm install exceljs - 此代码示例将每行数据（除表头外）转换为JSON对象,并收集到数组中。
- 需要先安装库：
-
优点：灵活性极高，可处理复杂数据、自定义转换逻辑,易于集成到自动化流程中。
-
缺点：需要具备一定的编程基础。
使用专门软件或插件
市面上也有一些专门的数据转换软件或Excel插件,提供图形化界面进行Excel到JSON的转换。
- 操作步骤：通常安装插件后，在Excel中会出现新的菜单选项,按照向导操作即可完成转换。
- 优点：界面友好,可能提供更多高级功能。
- 缺点：可能需要付费,或安装额外软件。
选择哪种方法？
- 临时、少量数据，追求便捷：选择在线转换工具。
- Excel高级用户，需要数据预处理：选择Power Query。
- 开发者，批量处理，自动化需求：选择编程语言（如Python）。
- 经常需要转换，偏好图形界面：考虑**专门软件或插件
还没有评论，来说两句吧...