Excel表格自动转Json数据

文章介绍了如何使用浏览器工具将Excel表格内容自动转换为JSON格式,通过读取Excel数据,利用JavaScript解析并显示在网页上,便于进一步的数据处理和传输。
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Excel表格转JSON格式

在实际工作中,我们常常使用Excel记录各种数据,但在各种应用系统传输数据却使用JSON格式,这就需要把Excel转为JSON。如果能把数据转换传输过程自动化就更完美了。

Excel转Json

XX公司生产日报表为例,生产工人用Excel记录数据如下表。

Excel表格

读取Excel数据,打开木头浏览器的项目管理窗口,创建填写内容步骤,添加填写内容时,获取页面的body元素,意思是把excel内容显示在整个网页上。选择填写Excel表格内容,设置Excel文档路径,读取Excel文档的第一个工作表,Excel字段设置为空值,表示读取整个表格,自动转换为JSON格式后存放在浏览器变量中,供后续步骤调用。

读取Excel

JS引用Excel数据,创建脚本代码步骤,输入JavaScript脚本引用上一步生成的JSON变量数据。在代码输入框中,点击鼠标右键,可选择需要调用的浏览器变量。

var str="{Excel内容}";

var objs=JSON.parse(str);

JSON.stringify(objs);

JavaScript调用Excel数据

网页显示JSON数据,保存项目文件名为“Excel转JSON.mot”,在浏览器书签栏显示该项目,点击书签即可执行项目,项目运行后直接把JSON数据显示在网页上。

网页显示Json

经过浏览器把Excel表格数据转换成JSON格式后,使用JavaScript脚本可对数据进行分析计算,也可使用Post方法把发送数据出去,提交到其它应用系统。

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

<think>嗯,用户的问题是如何将Excel表格数据换为JSON格式,看来用户需要进行数据格式换来处理Excel信息。用户可能是个开发者或数据分析师,需要将数据用于web应用或集成系统。浏览用户提供的参考资料后,发现核心解决方案是使用Python的pandas库。不同引用展示了三种实现方式:基础单sheet换、多sheet处理、以及一个可能基于xlrd库的定制化工具。用户明确提到"方法或工具",说明需要具体操作指南。从专业角度,需要考虑几个关键点:Excel格式兼容性(xls/xlsx)、中文编码问题、数据结构复杂度。pandas是最优方案,因为能自动处理数据类型换,且orient参数支持多种JSON结构。但需注意xls格式需要额外安装xlrd库。用户资料[3]提到的多sheet处理方法很实用,但用户如果只需要单sheet数据,用[2]的代码更简洁。另外force_ascii=False参数对中文字符至关重要,这点在三个方案中都强调过。准备给出分步指南,特别提示版本兼容问题(pandas2.0+需要openpyxl处理xlsx)。最后提供进阶选项时考虑引入替代库如openpyxl的直接解析,但pandas仍是首选。</think> 以下是使用 Python 将 Excel 表格数据换为 JSON 格式的完整指南,结合多种方法的优势并解决常见问题: ### 🛠 方法一:使用 Pandas(推荐,单Sheet换) ```python # 安装依赖库 (首次使用需执行) # pip install pandas openpyxl import pandas as pd # 1. 读取Excel文件 excel_path = "数据.xlsx" df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name="Sheet1") # 替换为实际表名 # 2. 换为JSON json_result = df.to_json( orient="records", # 每行为独立JSON对象 force_ascii=False, # 支持中文 indent=4 # 美化格式 ) # 3. 保存结果 with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(json_result) ``` ✅ **优势**:简单高效,自动处理数据类型[^2] ⚠️ **注意**:需确保Excel中无合并单元格 --- ### 📑 方法二:处理多Sheet文件 ```python import pandas as pd import json def excel_to_json(excel_path): # 加载整个Excel文件 excel_data = pd.ExcelFile(excel_path) result = {} # 遍历所有Sheet for sheet_name in excel_data.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_data, sheet_name=sheet_name) # 字典格式并存入结果 result[sheet_name] = df.to_dict(orient="records") # 生成美化JSON return json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False) # 使用示例 json_output = excel_to_json("多表数据.xlsx") with open("multi_sheet.json", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(json_output) ``` ✅ **适用场景**:含多个工作表的Excel文件[^3] --- ### 🧰 进阶选项 1. **复杂结构处理** 当Excel含嵌套数据时(如JSON字符串): ```python import ast df["嵌套字段"] = df["嵌套字段"].apply(ast.literal_eval) # 解析字符串为对象 ``` 2. **日期格式特殊处理** ```python df["日期列"] = pd.to_datetime(df["日期列"]).dt.strftime("%Y-%m-%d") ``` --- ### 🔧 常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | 中文乱码 | 添加 `force_ascii=False` [^2] | | xls格式报错 | 安装 `pip install xlrd` | | 空值处理 | 添加 `df = df.where(pd.notnull(df), None)` | | 大文件内存溢出 | 分块读取:`chunksize=1000` | --- ### 🌐 在线工具替代方案 1. **[ConvertCSV](https://www.convertcsv.com/excel-to-json.htm)**(无需编程) 2. **[TableConvert](https://tableconvert.com/excel-to-json)**(实时预览) ---
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