Konvertering af ÅÅÅÅMMDD-datoformat i Excel til JSON-data

Håndtering af JSON-datoer i Excel

At arbejde med JSON-datasæt involverer ofte håndtering af datoer i forskellige formater. Et almindeligt format er ÅÅÅÅMMDD, hvor datoer vises som tal, såsom 20190611 for 11. juni 2019.

I denne artikel vil vi undersøge, hvorfor normal datoformatering i Excel muligvis ikke fungerer for disse datoer, og diskutere løsninger til at konvertere dem til et læsbart format. Vi giver også tips til at indsætte bindestreger korrekt, hvis det er nødvendigt.

Konvertering af JSON-datoer til læsbart format i Excel

VBA-scriptet i de foregående eksempler er designet til at omformatere datoer gemt som tal i formatet ÅÅÅÅMMDD til et mere læsbart ÅÅÅÅ-MM-DD-format i Excel. Dette opnås ved at iterere over et specificeret celleområde, kontrollere, om hver celle indeholder en numerisk værdi med en længde på otte tegn, og derefter omarrangere og indsætte bindestreger i de relevante positioner. Kommandoen Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") indstiller regnearket, hvor dataene er placeret, og Set rng = ws.Range("A1:A100") angiver rækkevidden af ​​celler, der skal behandles. Det IsNumeric(cell.Value) kommandoen bruges til at kontrollere, om celleværdien er numerisk, hvilket sikrer, at kun relevante celler behandles. Ved at bruge disse kommandoer formaterer scriptet effektivt datoerne efter behov.

Python-scriptet udnytter pandas-biblioteket til at håndtere datokonverteringen. Kommandoen import pandas as pd importerer pandas-biblioteket, som er afgørende for datamanipulation. Funktionen df['Date'].apply(convert_date) anvender kutymen convert_date funktion til hvert element i kolonnen 'Dato', der transformerer datoformatet. Endelig, df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False) gemmer den nyligt formaterede DataFrame tilbage til en Excel-fil uden at inkludere indekset. Dette script tilbyder et kraftfuldt alternativ til VBA for brugere, der er fortrolige med Python. Derudover Excel-formlen TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd") giver en hurtig, formelbaseret løsning til at konvertere individuelle datoer direkte i Excel-celler. Hver af disse metoder løser problemet med at konvertere datoer fra JSON-datasæt til et brugervenligt format i Excel, hvilket giver alsidige løsninger til forskellige brugerpræferencer.

Sub ConvertDates()
    Dim ws As Worksheet
    Dim rng As Range
    Dim cell As Range
    Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") ' Adjust sheet name if necessary
    Set rng = ws.Range("A1:A100") ' Adjust range if necessary
    For Each cell In rng
        If IsNumeric(cell.Value) And Len(cell.Value) = 8 Then
            cell.Value = Left(cell.Value, 4) & "-" & Mid(cell.Value, 5, 2) & "-" & Right(cell.Value, 2)
        End If
    Next cell
End Sub

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx') # Replace with your file name
def convert_date(date_str):
    return f"{date_str[:4]}-{date_str[4:6]}-{date_str[6:]}"
df['Date'] = df['Date'].apply(convert_date)
df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False)

=TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd")

Effektive metoder til konvertering af JSON-datoer i Excel

En anden tilgang til konvertering af JSON-datoer i Excel er at bruge Power Query, en dataforbindelsesteknologi, der gør det muligt for brugere at opdage, forbinde, kombinere og forfine data på tværs af en lang række kilder. Power Query kan være særlig nyttig, når der er tale om store datasæt, eller når datokonverteringen skal være en del af en større datatransformationsproces. For at bruge Power Query til datokonvertering kan du importere datasættet til Excel og derefter bruge Power Query til at transformere datokolonnen. Start med at vælge dataene og vælge "Fra tabel/område" i Power Query Editor. Brug funktionen "Tilføj kolonne" til at oprette en brugerdefineret kolonne og anvende en funktion til at formatere datoerne korrekt. Denne metode er effektiv og integreres problemfrit med andre databehandlingstrin i Power Query.

Udover Power Query er en anden effektiv metode at bruge Excels tekst-til-kolonner-funktion. Dette indbyggede værktøj giver brugerne mulighed for at opdele en enkelt kolonne med tekst i flere kolonner baseret på afgrænsninger. For datoer i formatet ÅÅÅÅMMDD kan du bruge Tekst-til-kolonner til at opdele teksten i separate år-, måned- og dagkolonner og derefter sammenkæde disse kolonner sammen med bindestreger på de relevante steder. Denne metode er enkel og kræver ingen programmeringsviden. Både Power Query og Text-to-Columns giver yderligere fleksibilitet og kan være værdifulde alternativer til at bruge VBA- eller Python-scripts, afhængigt af brugerens kendskab og specifikke behov.

Afslutning af vejledningen til JSON-datokonvertering

Omformatering af datoer i Excel fra formatet ÅÅÅÅMMDD, især fra JSON-datasæt, kræver specifikke teknikker ud over normale formateringsmuligheder. Ved at bruge metoder som VBA og Python scripting sammen med Excels indbyggede værktøjer som Text-to-Columns og Power Query, sikres det, at datoer konverteres præcist og effektivt. Disse løsninger giver alsidighed og imødekommer brugere med varierende niveauer af programmeringsekspertise og forskellige databehandlingsbehov.