¿Por qué convertir JSON a XLSX?
JSON es un formato de intercambio de datos adecuado para API y aplicaciones, pero .xlsx permite a los usuarios ordenar, filtrar y crear tablas dinámicas a partir de los mismos datos utilizando herramientas de hoja de cálculo familiares. Compartir un XLSX elimina la necesidad de que el destinatario tenga un visor de JSON o un entorno de programación.
Cómo convertir JSON a XLSX
Microsoft Excel EASIEST
Vaya a Datos > Obtener datos > Desde un archivo > Desde JSON, seleccione su archivo .json, expanda los datos en el editor de Power Query y haga clic en Cerrar y cargar para completar una hoja de trabajo.
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Instale pandas y openpyxl, luego ejecute pd.read_json('data.json').to_excel('data.xlsx', index=False) para JSON planos; use pd.json_normalize() para estructuras anidadas.
Acerca de estos formatos
Un archivo JSON es un archivo de datos de texto plano en formato JavaScript Object Notation, utilizado por APIs web, configuraciones de aplicaciones y exportaciones de datos. Cualquier…
Abrir detalles de .JSON →Un archivo XLSX es una hoja de cálculo de Microsoft Excel guardada en el formato Open XML, introducido con Excel 2007 como reemplazo del antiguo formato binario XLS. Puede abrirlo sin…
Abrir detalles de .XLSX →Calidad y qué observar
- Un JSON plano (un arreglo de objetos simples con todas las claves al mismo nivel) se convierte en una tabla ordenada en un solo paso; los objetos profundamente anidados o los arreglos dentro de arreglos necesitan una expansión manual en Power Query o código de aplanamiento en Python.
- La ruta de importación de JSON de Power Query está totalmente disponible en Windows; Excel para Mac tiene un soporte limitado de Power Query y es posible que no ofrezca el asistente completo de importación de JSON.
- Excel tiene un límite de 1.048.576 filas; las exportaciones de JSON grandes pueden truncarse silenciosamente; divida el archivo primero si su conjunto de datos es más grande.
Preguntas frecuentes
¿Funciona Power Query en Excel para Mac?
¿Qué pasa si mi JSON está profundamente anidado?
pd.json_normalize() para aplanar las claves anidadas en columnas separadas automáticamente.