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shiwaishuzidu2025年07月08日 06:58:53职场技能4

Excel 转 JSON：全面解析与实践指南

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在当今数字化时代，数据的重要性不言而喻，Excel 和 JSON 作为两种常见的数据存储和交换格式，各有其独特的优势，Excel 以其直观的表格形式和强大的数据处理功能，广泛应用于办公和数据分析领域；而 JSON（JavaScript Object Notation）则因其轻量级、易于读写和跨平台兼容性，成为网络数据传输和存储的首选格式之一，掌握将 Excel 数据转换为 JSON 格式的技巧，对于数据工作者、开发人员以及需要在不同系统间共享数据的用户来说,具有重要的实际意义。

Excel 与 JSON 格式简介

（一）Excel 格式

Excel 是一款功能强大的电子表格软件，它以工作簿的形式组织数据，每个工作簿可以包含多个工作表，工作表由行和列组成，行号用数字表示，列标用字母表示，单元格是行和列的交叉点，用于存储具体的数据，数据类型可以是文本、数字、日期、公式等，Excel 还提供了丰富的函数和工具，用于数据的计算、排序、筛选、图表制作等操作,方便用户对数据进行深入分析和处理。

（二）JSON 格式

JSON 是一种基于文本的轻量级数据交换格式，它使用键值对的方式来表示数据，JSON 数据由对象和数组组成，对象用花括号 包围，其中的键值对以冒号 分隔，键必须是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null，数组用方括号 [] 包围，数组中的元素可以是任意类型的 JSON 数据，一个简单的 JSON 数据可能如下所示：

{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "isStudent": false,
  "courses": ["Math", "Science", "History"]
}

Excel 转 JSON 的方法

（一）使用 Excel 内置功能（适用于简单数据）

对于一些简单的 Excel 数据，可以直接通过复制粘贴的方式将其转换为 JSON 格式，但这种方法在处理复杂数据或大量数据时可能会比较繁琐且容易出错,以下是具体步骤：

  1. 在 Excel 中选择要转换的数据区域,确保数据完整且没有合并单元格等特殊情况。
  2. 复制选中的数据（可以使用快捷键 Ctrl + C 或右键点击选择“复制”）。
  3. 打开一个文本编辑器（如记事本、VS Code 等），将复制的数据粘贴到文本编辑器中,数据会以制表符分隔的形式显示。
  4. 手动将制表符替换为逗号 ，并在数据的开头添加 [，结尾添加 ]，将每一行数据用花括号 包围，并按照 JSON 格式要求对键和值进行适当的处理，如果第一行是表头，可以将表头作为 JSON 对象的键，对应的数据作为值,处理后的结果可能如下所示：
[
  {
    "姓名": "张三",
    "年龄": 25,
    "性别": "男"
  },
  {
    "姓名": "李四",
    "年龄": 30,
    "性别": "女"
  }
]

这种方法虽然简单，但对于数据量较大或结构复杂的 Excel 手动处理不仅效率低下，而且容易出错，在实际应用中，我们通常会借助一些工具或编程语言来实现 Excel 到 JSON 的自动转换。

（二）使用在线转换工具

随着互联网的发展，现在有许多在线工具可以帮助我们将 Excel 文件转换为 JSON 格式，这些工具通常具有操作简单、方便快捷的优点，无需安装任何软件，只需上传 Excel 文件，即可快速获得转换后的 JSON 数据,以下是使用在线转换工具的一般步骤：

  1. 打开浏览器，搜索“Excel 转 JSON 在线工具”，会出现许多相关的网站，选择一个信誉良好、功能稳定的网站。
  2. 进入选定的在线转换工具网站后，按照网站的提示上传要转换的 Excel 文件，通常可以通过点击“选择文件”按钮或直接将文件拖放到指定区域来上传文件。
  3. 上传完成后，根据需要对转换选项进行设置，如选择输出的 JSON 格式（是否包含表头、日期格式等），有些工具还提供了对数据进行筛选、排序等预处理功能。
  4. 点击“转换”按钮，等待工具完成转换过程，转换时间取决于文件大小和网络速度,一般较小文件的转换速度较快。
  5. 转换完成后，网站会显示转换后的 JSON 数据，并提供下载链接或直接复制的功能，用户可以将 JSON 数据复制到剪贴板，然后粘贴到需要的地方，或者下载保存为 .json 文件。

使用在线转换工具也存在一些局限性，需要将 Excel 文件上传到第三方服务器，可能会涉及数据安全问题，尤其是对于包含敏感信息的文件，对于一些特殊的 Excel 文件格式或自定义的数据结构，在线工具可能无法完全正确地转换，需要进一步手动调整，如果需要频繁进行 Excel 转 JSON 操作，每次都要上传文件到在线工具会比较麻烦,而且可能受到网络稳定性的影响。

（三）使用编程语言（如 Python）进行转换

对于有一定编程基础的用户来说，使用编程语言（如 Python）来实现 Excel 转 JSON 是一种更加灵活和高效的方法，Python 拥有丰富的库和模块，可以方便地处理 Excel 文件和生成 JSON 数据，以下是使用 Python 进行 Excel 转 JSON 的基本步骤：

安装所需的库

需要安装用于处理 Excel 文件和 JSON 数据的 Python 库，常用的库有 pandas 和 openpyxl（用于读取 Excel 文件）以及 json（用于生成 JSON 数据），可以使用 pip 命令来安装这些库,在命令行中输入以下命令：

pip install pandas openpyxl

编写转换代码

编写 Python 脚本来实现 Excel 到 JSON 的转换,以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import json
# 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 数据
json_data = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)
# 输出 JSON 数据或保存为文件
print(json_data)
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_data)

在这段代码中，首先使用 pandas 库的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并将其转换为一个 DataFrame 对象，使用 DataFrame 的 to_json 方法将数据转换为 JSON 格式。orient='records' 参数表示将每一行数据作为一个 JSON 对象，组成一个 JSON 数组。force_ascii=False 参数确保在处理中文字符时不会出现乱码问题，使用 print 函数输出 JSON 数据，并使用 with open 语句将 JSON 数据保存为 data.json 文件。

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运行脚本

将上述代码保存为一个 .py 文件（如 excel_to_json.py），然后在命令行中导航到该文件所在的目录,运行以下命令：

python excel_to_json.py

脚本运行后，会在控制台输出转换后的 JSON 数据，并在当前目录下生成一个名为 data.json 的文件，其中包含了转换后的 JSON 数据。

使用编程语言进行 Excel 转 JSON 转换的优点在于可以根据具体需求进行定制化开发，处理各种复杂的数据结构和格式要求，可以在转换过程中对数据进行清洗、筛选、转换数据类型、添加自定义字段等操作，对于大量数据的处理，编程语言的效率通常比在线工具更高，而且可以避免数据上传到第三方服务器带来的安全风险，使用编程语言进行转换需要具备一定的编程知识和技能,对于不熟悉编程的用户来说可能有一定的难度。

Excel 转 JSON 的注意事项

在进行 Excel 转 JSON 转换时，需要注意以下几个方面的问题,以确保转换的准确性和数据的完整性。

（一）数据格式一致性

Excel 中的数据类型较为丰富，包括文本、数字、日期、布尔值等，在转换为 JSON 格式时，需要确保数据类型的一致性，日期在 Excel 中可能以特定的格式显示，但在 JSON 中需要按照标准的日期格式进行处理，如 ISO 8601 格式（YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ），对于数字和文本的混合数据，也需要根据实际情况进行适当的处理,避免数据类型错误导致转换失败或数据丢失。

（二）表头处理

表头在 Excel 中通常用于描述每一列数据的含义，在转换为 JSON 时，表头可以作为 JSON 对象的键，需要确保表头的唯一性和准确性，避免出现重复的键名或不规范的键名，如果表头包含空格、特殊字符或与 JSON 关键字冲突的名称，可能会导致转换后的 JSON 数据无法正常解析，在这种情况下，需要对表头进行预处理，如去除空格、替换特殊字符或使用合法的 JSON 键名。

（三）空值处理

Excel 中的空值在转换为 JSON 时可能会引起一些问题，有些在线转换工具或编程语言库在处理空值时可能会将其忽略或转换为 null，在转换之前，需要明确空值的处理方式，根据实际需求决定是否保留空值以及如何表示空值，如果希望在 JSON 中保留空值信息，可以使用 null 或其他特定的值来表示空值,但需要确保在后续的数据使用过程中能够正确识别和处理这些空值。

（四）数据完整性

在转换过程中，需要确保 Excel 文件中的所有数据都能完整地转换为 JSON 格式，避免数据丢失或遗漏，特别是对于大型 Excel 文件或包含多个工作表的情况，需要仔细检查每个工作表和数据区域，确保所有需要转换的数据都被正确处理，还需要注意 Excel 中的公式、批注、数据验证等特殊功能对转换的影响，有些在线转换工具可能无法正确处理这些特殊功能，导致转换后的 JSON 数据不完整或出现错误，在使用编程语言进行转换时，需要针对这些特殊情况编写相应的处理逻辑,以确保数据的完整性。

案例分析

为了更好地理解 Excel 转 JSON 的过程，下面通过一个实际案例进行分析，假设我们有一个 Excel 文件，其中包含了一份员工信息表，表头分别为“姓名”、“工号”、“部门”、“职位”、“入职日期”和“薪资”，我们需要将这份员工信息表转换为 JSON 格式。

（一）使用在线转换工具

  1. 打开一个在线 Excel 转 JSON 工具网站，如 JSON-CSV Converter。
  2. 点击“选择文件”按钮，上传员工信息表的 Excel 文件。
  3. 在转换选项中，选择包含表头、日期格式为 YYYY-MM-DD 等合适的设置。
  4. 点击“转换”按钮，等待转换完成，转换后的 JSON 数据可能如下所示：
[
  {
    "姓名": "张三",
    "工号": "001",
    "部门": "研发部",
    "职位": "工程师",
    "入职日期": "2020-01-01",
    "薪资": 8000
  },
  {
    "姓名": "李四",
    "工号": "002",
    "部门": "市场部",
    "职位": "经理",
    "入职日期": "2019-05-15",
    "薪资": 10000
  },
  {
    "姓名": "王五",
    "工号": "003",
    "部门": "人事部",
    "职位": "专员",
    "入职日期": "2021-03-10",
    "薪资": 6000
  }
]

（二）使用 Python 进行转换

  1. 安装所需的库：pandas 和 openpyxl（如果尚未安装）。
  2. 编写 Python 脚本：
import pandas as pd
import json
# 读取 Excel 文件
excel_file = '员工信息表.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file)
# 对日期格式进行处理，确保符合 JSON 标准
df['入职日期'] = pd.to_datetime(df['入职日期']).dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 将 DataFrame 转换为 JSON 数据
json_data = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)
# 输出 JSON 数据并保存为文件
print(json_data)
with open('员工信息.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json_data)
  1. 运行脚本后，控制台输出的 JSON 数据与在线转换工具得到的结果类似，同时在当前目录下生成了 员工信息.json 文件,内容如下：
[
  {
    "姓名": "张三",
    "工号": "001",
    "部门": "研发部",
    "职位": "工程师",
    "入职日期": "2020-01-01",
    "薪资": 8000
  },
  {
    "姓名": "李四",
    "工号": "002",
    "部门": "市场部",
    "职位": "经理",
    "入职日期": "2019-05-15",
    "薪资": 10000
  },
  {
    "姓名": "王五",
    "工号": "003",
    "部门": "人事部",
    "职位": "专员",
    "入职日期": "2021-03-10",
    "薪资": 6000
  }
]

通过这个案例可以看出，无论是使用在线转换工具还是编程语言进行 Excel 转 JSON 转换，都可以得到相似的结果，但在实际应用场景中，需要根据具体的需求和条件选择合适的转换方法，如果只是偶尔进行简单的转换，在线工具可能是一个快捷的选择；如果需要处理大量数据、复杂的数据结构或进行定制化的转换操作,使用编程语言则更加灵活和高效。

Excel 转 JSON 是一个在数据处理和数据交换中经常遇到的需求，本文详细介绍了 Excel 和 JSON 格式的特点，以及三种常见的 Excel 转 JSON 的方法：使用 Excel 内置功能（适用于简单数据）、使用在线转换工具和使用编程语言（如 Python）进行转换，还讨论了在转换过程中需要注意的数据格式一致性、表头处理、空值处理和数据完整性等问题,并通过一个实际案例分析了不同转换方法的具体操作步骤和结果。

excel转json

在实际应用中，用户可以根据自身的技术水平、数据特点和具体需求选择最适合的转换方法，无论选择哪种方法，都需要确保转换后的 JSON 数据的准确性和完整性，以满足后续数据处理和应用程序的要求，随着技术的不断发展，Excel 转 JSON 的工具和方法也在不断改进和完善，为用户提供更加便捷、高效的数据转换体验。

FAQs

问题 1：在线转换工具转换后的 JSON 数据出现乱码怎么办？

答：如果在线转换工具转换后的 JSON 数据出现乱码，可能是由于编码问题导致的，可以尝试在转换工具中查找是否有关于编码设置的选项，将其设置为合适的编码格式，如 UTF-8，如果仍然不行，可以尝试使用其他支持编码设置的在线工具或使用编程语言进行转换，并在转换过程中明确指定编码格式，在使用 Python 进行转换时，可以在读取 Excel 文件和写入 JSON 文件时都指定 encoding='utf-8'，以确保正确处理中文字符和其他特殊字符,避免乱码问题。

问题 2：使用 Python 转换时，如何处理 Excel 中的合并单元格？

答：在使用 Python 的 pandas 库读取 Excel 文件时，如果遇到合并单元格的情况，可能会出现数据缺失或不正确的问题，为了处理合并单元格，可以先使用 openpyxl 库加载 Excel 文件，获取合并单元格的信息，然后对 pandas 读取的数据进行相应的处理,具体步骤如下：

  1. 使用 openpyxl 加载 Excel 文件：
    from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active

遍历工作表的合并单元格范围，并记录相关信息：
```python
merged_cells = {}
for merged_range in ws.merged_cells.ranges:
    for row in range(merged_range.min_row, merged_range.max_row + 1):
        for col in range(merged_range.min_col, merged_range.max_col + 1):
            cell = ws.cell(row=row, column=col)
            if cell.coordinate not in merged_cells:
                merged_cells[cell.coordinate] = {'value': cell.value, 'master': ws.cell(row=merged_range.min_row, column=merged_range.min_col).coordinate}
  1. 使用 pandas 读取 Excel 文件为 DataFrame：
    import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 根据实际工作表名称修改

根据合并单元格信息对 `DataFrame` 进行处理，例如将合并单元格的值填充到相应的单元格中：
```python
for cell_coordinate, cell_info in merged_cells.items():
    row = int(cell_coordinate[:1]) 1 # openpyxl 的行号从 1 开始，pandas 的行号从 0 开始
    col = int(cell_coordinate[1:]) 1 # openpyxl 的列号从 A 开始，对应数字从 1 开始，pandas 的列号从 0 开始
    master_cell = cell_info['master']
    master_row = int(master_cell[:1]) 1
    master_col = int(master_cell[1:]) 1
    df.iat[row, col] = df.iat[master_row, master_col]

通过以上步骤，可以较好地处理 Excel 中的合并单元格，确保转换后的 JSON 数据准确反映原始 Excel 文件中的数据

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