Зачем конвертировать JSON в XLSX?
JSON - это формат обмена данными, подходящий для API и приложений, но .xlsx позволяет пользователям сортировать, фильтровать и создавать сводные таблицы из тех же данных с помощью привычных инструментов электронных таблиц. Передача XLSX избавляет получателя от необходимости иметь программу для просмотра JSON или среду программирования.
Способы конвертации JSON в XLSX
Microsoft Excel EASIEST
Перейдите в Данные > Получить данные > Из файла > Из JSON, выберите ваш файл .json, разверните данные в редакторе Power Query и нажмите Закрыть и загрузить, чтобы заполнить рабочий лист.
Python FREE
Установите pandas и openpyxl, затем запустите pd.read_json('data.json').to_excel('data.xlsx', index=False) для плоского JSON; используйте pd.json_normalize() для вложенных структур.
Об этих форматах
Файл JSON - это текстовый файл данных в формате JavaScript Object Notation, используемый веб-API, конфигурациями приложений и для экспорта данных. Его открывает любой текстовый редактор -…
Открыть детали .JSON →Файл XLSX - это электронная таблица Microsoft Excel, сохраненная в формате Open XML, представленном в Excel 2007 в качестве замены старому бинарному формату XLS. Вы можете открыть его без…
Открыть детали .XLSX →Качество и на что обратить внимание
- Плоский JSON (массив простых объектов, где все ключи находятся на одном уровне) преобразуется в аккуратную таблицу за один шаг; глубоко вложенные объекты или массивы внутри массивов требуют ручного развертывания в Power Query или кода для выравнивания в Python.
- Путь импорта JSON в Power Query полностью доступен в Windows; Excel для Mac имеет ограниченную поддержку Power Query и может не предлагать полный мастер импорта JSON.
- В Excel существует лимит строк - 1 048 576; большие экспорты JSON могут быть незаметно обрезаны; сначала разделите файл, если ваш набор данных больше.
Часто задаваемые вопросы
Работает ли Power Query в Excel для Mac?
Что если мой JSON имеет глубокую вложенность?
pd.json_normalize(), чтобы автоматически развернуть вложенные ключи в отдельные столбцы.