JSON 轉換為 Excel 完整教學指南
在專案管理、數據分析與團隊協作的日常工作中，經常需要將 JSON 格式的資料轉換為 Excel，以便進行後續的整理、分析或報告。本教學將從基礎認識、方法比較、詳細操作到進階應用與常見問題，帶你系統掌握 JSON 轉 Excel 的各種實用技巧，並結合實際案例協助你選擇最適合的解決方案。
JSON 與 Excel 基礎認識
什麼是 JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一種廣泛應用於資料交換的輕量級格式，結構以鍵值對為主，支援陣列與巢狀結構。常見於 API 回傳、資料儲存與系統整合。例如：
{
"employees": [
{"name": "John", "age": 30, "skills": ["sales", "presentation"]},
{"name": "Anna", "age": 24, "skills": ["marketing"]}
]
}
嵌套（巢狀）與陣列是 JSON 的特點，這也是轉換時常見的挑戰。
Excel 處理資料的優勢
Excel 以表格形式呈現資料，便於篩選、排序、製作樞紐分析表與圖表。對於需要視覺化、彙整或進行進階分析的工作者而言，將 JSON 轉為 Excel 能大幅提升效率與溝通效果。
常見 JSON 轉 Excel 方法總覽
方法比較表
| 方法 | 適用情境 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| Excel 內建 Power Query | 有安裝 Excel，需視覺化/分析 | 免安裝外掛，支援複雜結構 | 需較新版本，初學者需適應操作 |
| Python 程式 | 批次處理、自動化、複雜結構 | 彈性高、自動化、可客製 | 需安裝環境，有程式基礎 |
| 線上工具 | 快速單次轉換、無需安裝 | 操作簡單、即時轉換 | 資料安全需注意，功能有限 |
| Google Sheets | 雲端協作、簡易自動化 | 免安裝、多人協作 | 嵌套結構處理較複雜 |
詳細操作教學
方法一：使用 Excel 內建功能（Power Query）
操作步驟
- 開啟 Excel，點選「資料」>「取得資料」>「自檔案」>「自 JSON」。
- 選擇你的 JSON 檔案，點擊「匯入」。
- Power Query 編輯器會自動解析資料結構。若遇到巢狀欄位，點擊「展開」圖示可將其攤平成表格。
- 檢查欄位與資料正確性，完成後點選「關閉並載入」。
- 資料即匯入 Excel 工作表，可進行後續分析。
實際案例
某行銷團隊每週需從 API 下載客戶互動紀錄（JSON），利用 Power Query 直接匯入 Excel，快速製作互動報表與趨勢圖。
常見錯誤與排解
- 錯誤訊息：格式不正確
檢查 JSON 是否有缺失括號或逗號。 - 巢狀結構展開不完全
多層巢狀時需多次點擊「展開」，或考慮先用 Python 處理。
方法二：Python 程式自動轉換
操作步驟
- 安裝 Python 與 pandas、openpyxl 套件：
pip install pandas openpyxl - 準備 JSON 檔案（如 data.json）。
- 撰寫轉換程式：
import pandas as pd
import json
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 假設資料為巢狀陣列
df = pd.json_normalize(data['employees'])
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
- 執行程式後，output.xlsx 即為轉換後的 Excel 檔案。
進階應用
- 處理多層巢狀：可指定 record_path 與 meta 參數進行更細緻展開。
- 批次處理多檔案：寫迴圈自動處理多個 JSON 檔案。
常見錯誤與排解
- UnicodeDecodeError：檔案編碼問題，請確認為 UTF-8。
- KeyError：欄位名稱拼寫錯誤或結構不符，建議先用 print 檢查資料結構。
方法三：線上工具操作教學
主流網站推薦
- Aspose Cells
- TableConvert
操作步驟（以 TableConvert 為例）
- 開啟 TableConvert 網站，選擇「JSON to Excel」。
- 貼上或上傳你的 JSON 資料。
- 預覽轉換結果，確認欄位正確。
- 點選「下載」取得 Excel 檔案。
資料安全提醒
- 避免上傳含有敏感資訊的 JSON 檔案。
- 若需處理機密資料，建議使用本地端工具（如 Excel、Python）。
常見錯誤
- 欄位順序亂掉：部分工具會依 JSON 解析順序排列，建議先整理 JSON 結構。
- 嵌套資料未展開：僅支援單層結構，複雜資料建議用 Power Query 或 Python。
方法四：Google Sheets 轉換 JSON
操作步驟
- 開啟 Google Sheets，點選「擴充功能」>「取得外掛程式」，搜尋「ImportJSON」並安裝。
- 在儲存格輸入：
=ImportJSON("https://example.com/data.json")
或使用 Apps Script 撰寫自訂匯入程式。 - 資料將自動匯入表格，可進行後續分析。
實際應用
專案團隊需多人協作時，將 JSON 資料匯入 Google Sheets，方便即時檢視與共同編輯。
常見錯誤
- 外掛無法安裝：帳號權限不足，請聯絡管理員。
- 嵌套結構解析困難：可先用 Python 處理後再匯入。
進階應用與常見問題
如何處理嵌套或複雜 JSON 結構
- Excel Power Query：多次展開巢狀欄位。
- Python pandas：使用
json_normalize的 record_path、meta 參數，或自訂函式展開多層結構。 - 案例：IT 團隊需解析 API 回傳的多層訂單資訊，建議先用 Python 處理展開後再匯入 Excel。
批次轉換與自動化流程
- Python：撰寫腳本自動處理多個 JSON 檔案，定時執行。
- Excel Power Query：可設定多檔匯入，但需手動操作。
- Google Sheets：搭配 Apps Script 定時自動匯入。
常見問題（FAQ）
Q1：JSON 格式錯誤怎麼辦？
A：可用線上 JSON 檢查工具驗證格式，修正缺失的符號。
Q2：如何處理欄位亂序或缺失？
A：轉換前先統一 JSON 結構，或在 Excel/Sheets 進行後續整理。
Q3：轉換後中文亂碼？
A：確認檔案編碼為 UTF-8，Python 讀寫時加上 encoding 參數。
Q4：資料量大轉換很慢？
A：建議用 Python 批次處理，或分批匯入。
工具選擇建議與應用場景
依需求選擇最佳方法
- 單次簡單轉換：線上工具最方便。
- 需處理巢狀結構或自動化：Python 彈性最高。
- 日常辦公、視覺化分析：Excel 內建 Power Query。
- 團隊雲端協作：Google Sheets。
實際應用場景舉例
- 專案管理平台（如 Monday.com）支援 JSON/Excel 匯入，適合團隊批量導入任務資料。
- 數據分析人員可用 Python 將 API 回傳的 JSON 批次轉為 Excel，便於後續統計與視覺化。
- 行政單位利用線上工具快速將表單 JSON 匯出轉為 Excel，方便彙整報表。
結論與行動建議
將 JSON 轉換為 Excel 是現代知識工作者不可或缺的技能。無論是日常資料整理、專案管理還是自動化流程，選擇合適的方法能大幅提升效率。建議根據資料結構、轉換頻率與團隊需求，靈活運用 Excel、Python、線上工具或 Google Sheets，並可結合如 Monday.com、ClickUp 等平台進行進階專案資料整合。立即嘗試上述方法，讓資料轉換與管理更輕鬆！
