如何将excel转为json格式

如何将Excel转为JSON格式：实用方法与工具指南

在数据处理和开发工作中，Excel与JSON是两种常用的数据格式——Excel擅长表格化存储和人工编辑，JSON则是Web开发中数据交换的“通用语言”，将Excel转为JSON，能更方便地与前端、API或数据库集成，本文将介绍手动转换、代码转换、工具转换三种主流方法，覆盖不同需求场景,助你高效完成格式转换。

为什么需要将Excel转为JSON？

在开始转换前，先明确两个场景的差异：

Excel：以二维表格结构存储数据，适合人工录入、批量计算和可视化分析，但直接用于程序开发时，需解析格式（如.xlsx、.csv），灵活性较低。
JSON：轻量级的数据交换格式，以键值对（key:value）和嵌套结构存储，天然适配JavaScript、Python等语言，能直接被前端或API调用，无需额外解析。

常见转换需求：

前端从后端获取数据时，需JSON格式渲染页面；
数据库导入导出时，用JSON实现跨平台兼容；
开发中需将配置表（如用户信息、商品列表）从Excel转为JSON，供程序调用。

方法1：手动转换（适合小量数据，无需工具）

如果你的Excel数据量小（如10行以内），且不需要频繁转换，手动复制粘贴+微调是最直接的方式。

操作步骤：

整理Excel结构：确保Excel是标准的二维表，第一行是字段名（作为JSON的key），下方是对应的值（作为JSON的value）。
| id | name | age |
|------|------|-----|
| 1 | 张三 | 20 |
| 2 | 李四 | 25 |
转换为JSON格式：
- 将Excel数据转为“字典列表”格式（最常用，适合单层结构），即每个对象对应一行数据，key为字段名，value为对应值。
- 示例转换结果：
```
[
  {"id": 1, "name": "张三", "age": 20},
  {"id": 2, "name": "李四", "age": 25}
]
```
验证JSON格式：手动转换后，可用在线JSON格式化工具（如JSONFormatter）检查语法是否正确（如引号、逗号、括号匹配）。

优点：

无需工具，直接操作；
适合临时、小量数据，能直观控制格式。

缺点：

数据量大时（如100行以上），效率低且易出错；
无法处理复杂嵌套结构（如Excel中的“合并单元格”需提前拆分）。

方法2：代码转换（适合开发者，灵活可控）

如果你是开发者，或有批量转换需求，用代码实现是最灵活的方式——支持自定义JSON结构、处理复杂数据，且可集成到自动化流程中，以下是Python的实现方案（Python的pandas和json库是处理表格和JSON的利器）。

准备工作：

安装必要的库：

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

示例代码：

假设Excel文件data.xlsx内容如下：
| id | name | courses | age |
|------|------|----------------------------------|-----|
| 1 | 张三 | ["数学", "英语"] | 20 |
| 2 | 李四 | {"主修": "物理", "选修": "化学"} | 25 |

场景1：简单二维表转JSON（字典列表）

import pandas as pd
import json
# 读取Excel文件（sheet_name默认为第一个sheet）
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# 转换为字典列表（每行一个字典，列名为key）
data = df.to_dict(orient="records")  # orient="records"指定输出为列表格式
# 保存为JSON文件（ensure_ascii=False避免中文乱码，indent=2格式化缩进）
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("转换完成！")

输出结果output.json：

[
  {
    "id": 1,
    "name": "张三",
    "courses": ["数学", "英语"],
    "age": 20
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "李四",
    "courses": {
      "主修": "物理",
      "选修": "化学"
    },
    "age": 25
  }
]

场景2：自定义JSON结构（如嵌套对象）

如果Excel中的某一列是JSON字符串（如courses列），需先解析为Python对象，再转为JSON：

import pandas as pd
import json
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# 将"courses"列的JSON字符串转为Python对象（如果是字符串格式）
df["courses"] = df["courses"].apply(lambda x: json.loads(x) if isinstance(x, str) else x)
data = df.to_dict(orient="records")
with open("output_nested.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

输出结果会保留嵌套结构（如courses转为对象或数组）。

优点：

支持批量处理，适合大数据量；
可自定义JSON结构（如嵌套、字段过滤）；
能集成到自动化脚本中（如定时转换Excel并上传到服务器）。

缺点：

需要编程基础；
处理复杂格式（如日期、公式）时需额外代码（如用pd.to_datetime()转换日期）。

方法3：工具转换（适合非开发者，无需代码）

如果你不熟悉编程，或希望快速转换，在线工具或桌面软件是最便捷的选择,以下是几款常用工具：

在线转换工具（无需安装，适合临时使用）

ConvertCSV（https://www.convertcsv.com/excel-to-json.htm）：
上传Excel文件，选择“JSON”格式，支持自定义JSON结构（如是否包含字段名、是否转义特殊字符），点击“Convert”即可下载结果。
Asoft Online Excel to JSON（https://asoftonline.com/excel-to-json/）：
界面简洁，支持预览转换结果，可直接复制JSON代码或下载文件。
Code Beautify（https://codebeautify.org/excel-to-json-converter）：
除基本转换外，还支持JSON格式化、压缩,适合需要进一步编辑的场景。

桌面软件（适合离线或敏感数据）

Microsoft Excel（内置功能）：
1. 打开Excel文件，点击“文件”→“另存为”，选择“JSON(*.json)”格式；
2. 保存后，Excel会生成一个JSON文件，但需注意：此方法生成的JSON结构可能不符合开发需求（如嵌套较浅），适合简单场景。
Tabula（https://tabula.technology/）：
专为表格数据设计，支持从PDF、Excel中提取数据并转为JSON，适合处理复杂表格（如合并单元格需先“取消合并”）。

浏览器插件（适合Chrome/Firefox用户）

Excel to JSON Converter（Chrome插件）：
在Chrome应用商店搜索安装后，打开Excel文件，点击插件图标即可直接转换,结果可在页面预览或下载。

优点：

无需编程，操作简单；
适合非开发者或临时转换需求。

缺点：

在线工具需上传文件，存在数据隐私风险（避免上传敏感信息）；
桌面软件功能有限，难以处理复杂嵌套或批量转换。

常见问题与注意事项

Excel字段名与JSON key的映射

确保Excel第一行是“有效字段名”（不含空格、特殊字符，如用user_name而非user name）；
若字段名需调整，可在Excel中提前修改，或代码中用df.rename(columns={"旧字段": "新字段"})重命名。

处理Excel中的特殊数据

日期：Excel中的日期会存储为数字（如44927代表2023-1-1），转换时需用pd.to_datetime()格式化：
```
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.strftime("%Y-%m-%d") 
```

正文

如何将excel转为json格式