xls格式怎么转换json格式

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XLS格式怎么转换JSON格式？3种实用方法轻松搞定

在日常数据处理中,我们常常需要将Excel表格（XLS/XLSX格式）转换为JSON格式，以满足Web开发、API接口调用或数据交互的需求，XLS适合人工编辑，而JSON则更易于程序解析和传输，XLS格式怎么转换JSON格式呢？本文将介绍3种常用方法，从手动操作到自动化工具，覆盖不同需求场景，帮你轻松完成转换。

为什么需要将XLS转换为JSON？

在开始转换前,先简单了解两者的应用场景差异：

• XLS/XLSX：Excel电子表格格式，适合数据录入、公式计算和可视化展示，但直接用于程序时需额外解析。
• JSON：轻量级数据交换格式，结构清晰（键值对），易于机器读取，是Web前后端数据交互、API响应的主流格式。

转换目的：让数据更适配程序调用，提升数据处理效率。

方法1：手动转换（适合少量数据）

如果表格数据量较小（如几十行），可以通过“复制+粘贴+手动调整”的方式快速转换，无需工具。

操作步骤：

1. 打开XLS文件：用Excel或WPS打开表格，确保数据结构规范（表头为字段名，每行一条记录）。
2. 复制数据：选中需要转换的区域（含表头），按Ctrl+C复制。
3. 粘贴到文本编辑器：打开记事本、VS Code等工具，粘贴数据（默认以制表符或逗号分隔）。
4. 转换为JSON结构：
   • 表头作为JSON的“键”，每行数据作为“值”，构建键值对。
   • 多条记录用数组[]包裹，每条记录用对象包裹。

示例：
原XLS数据（姓名、年龄）：

姓名  年龄  
张三  25  
李四  30  

手动转换后的JSON：

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

优点：无需工具，零门槛；
缺点：数据量大时耗时耗力，易出错。

方法2：使用在线转换工具（适合无编程基础的用户）

如果不想手动操作,或数据量中等（几百行），在线工具是便捷选择，推荐工具：Convertio、Aconvert、Excel to JSON等。

以Convertio为例，操作步骤：

1. 访问官网：打开浏览器搜索“Convertio XLS to JSON”，进入官网。
2. 上传XLS文件：点击“Choose Files”按钮，选择本地XLS/XLSX文件（支持批量上传）。
3. 选择目标格式：在“Convert to”下拉菜单中选择“JSON”。
4. 开始转换：点击“Convert”按钮，等待工具自动处理（通常几秒到几十秒）。
5. 下载结果：转换完成后，点击“Download”下载JSON文件。

注意事项：

• 确保表格数据无合并单元格,否则可能导致转换失败；
• 避免上传敏感数据（如个人信息、机密文件），以防泄露；
• 部分工具对文件大小有限制（如Convertio免费版最大100MB）。

优点：操作简单，无需安装软件；
缺点：依赖网络，隐私风险，大文件或复杂表格可能转换不准确。

方法3：编程自动化转换（适合开发者/大批量数据）

如果需要频繁转换,或数据量较大（上万行），编程自动化是最高效的方式，这里以Python为例，介绍两种常用库：pandas和openpyxl。

（1）使用pandas库（推荐，代码简洁）

pandas是Python数据分析核心库，支持直接读取Excel并导出JSON。

步骤：

1. 安装依赖：

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

2. 编写转换代码：

   import pandas as pd
   # 读取XLS/XLSX文件
   df = pd.read_excel('data.xlsx')  # 若是xls文件，需安装xlrd库：pip install xlrd
   # 转换为JSON（orient='records'将每行转为一个字典）
   json_data = df.to_json(orient='records', force_ascii=False)
   # 保存到文件
   with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
       f.write(json_data)
   print("转换完成！")

示例输出：

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

优点：高效处理大数据，支持自定义格式（如日期、数字类型）；
缺点：需Python基础。

（2）使用openpyxl库（适合精细控制）

如果需要对Excel单元格格式、公式等进行复杂处理，可用openpyxl逐行解析。

示例代码：

from openpyxl import load_workbook
# 加载Excel文件
wb = load_workbook('data.xlsx')
sheet = wb.active
# 获取表头（第一行）
headers = [cell.value for cell in sheet[1]]
# 转换数据
json_data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2):  # 从第二行开始遍历
    row_data = {headers[i]: row[i].value for i in range(len(headers))}
    json_data.append(row_data)
# 保存JSON
import json
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("转换完成！")

常见问题与解决方案

1. Q：转换后JSON中日期格式乱码？
   A：用pandas时，可通过date_format参数指定日期格式，如df.to_json(date_format='iso')。

2. Q：XLS中有合并单元格，转换失败怎么办？
   A：先在Excel中“取消合并单元格”，并填充完整数据（如用“数据”→“分列”快速填充）。

3. Q：如何处理空值（NaN/NULL）？
   A：用pandas的fillna()方法填充默认值，如df.fillna('')，避免JSON中出现null。

如何选择转换方法？

根据你的数据量和需求,选择最适合的方法即可，如果是开发者，强烈建议用Python自动化，既能提升效率，又能灵活处理各种数据格式问题！

希望本文能帮你解决“XLS格式怎么转换JSON格式”的疑问，让数据处理更轻松～