Konvertieren des Datumsformats JJJJMMTT in Excel für JSON-Daten

Umgang mit JSON-Daten in Excel

Die Arbeit mit JSON-Datensätzen erfordert häufig den Umgang mit Datumsangaben in verschiedenen Formaten. Ein gängiges Format ist JJJJMMTT, wobei Datumsangaben als Zahlen angezeigt werden, z. B. 20190611 für den 11. Juni 2019.

In diesem Artikel untersuchen wir, warum die normale Datumsformatierung in Excel für diese Daten möglicherweise nicht funktioniert, und diskutieren Lösungen, um sie in ein lesbares Format zu konvertieren. Außerdem geben wir bei Bedarf Tipps zum korrekten Einfügen von Bindestrichen.

Konvertieren von JSON-Daten in ein lesbares Format in Excel

Das in den vorherigen Beispielen bereitgestellte VBA-Skript dient dazu, als Zahlen im Format JJJJMMTT gespeicherte Daten in ein besser lesbares Format JJJJ-MM-TT in Excel umzuformatieren. Dies wird erreicht, indem ein bestimmter Zellbereich durchlaufen wird, überprüft wird, ob jede Zelle einen numerischen Wert mit einer Länge von acht Zeichen enthält, und dann die Bindestriche neu angeordnet und an den entsprechenden Positionen eingefügt werden. Der Befehl Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") legt das Arbeitsblatt fest, in dem sich die Daten befinden, und Set rng = ws.Range("A1:A100") Gibt den Bereich der zu verarbeitenden Zellen an. Der IsNumeric(cell.Value) Der Befehl wird verwendet, um zu überprüfen, ob der Zellenwert numerisch ist, um sicherzustellen, dass nur relevante Zellen verarbeitet werden. Durch die Verwendung dieser Befehle formatiert das Skript die Daten effizient nach Bedarf.

Das Python-Skript nutzt die Pandas-Bibliothek, um die Datumskonvertierung durchzuführen. Der Befehl import pandas as pd importiert die Pandas-Bibliothek, die für die Datenmanipulation von entscheidender Bedeutung ist. Die Funktion df['Date'].apply(convert_date) wendet den Brauch an convert_date Funktion auf jedes Element in der Spalte „Datum“ anwenden und so das Datumsformat umwandeln. Endlich, df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False) Speichert den neu formatierten DataFrame wieder in einer Excel-Datei, ohne den Index einzuschließen. Dieses Skript bietet eine leistungsstarke Alternative zu VBA für Benutzer, die mit Python vertraut sind. Zusätzlich die Excel-Formel TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd") bietet eine schnelle, formelbasierte Lösung zum Konvertieren einzelner Datumsangaben direkt in Excel-Zellen. Jede dieser Methoden befasst sich mit dem Problem der Konvertierung von Daten aus JSON-Datensätzen in ein benutzerfreundliches Format in Excel und bietet vielseitige Lösungen für unterschiedliche Benutzerpräferenzen.

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 Methoden zum Konvertieren von JSON-Daten in Excel

Ein weiterer Ansatz zur Konvertierung von JSON-Daten in Excel ist die Verwendung von Power Query, einer Datenverbindungstechnologie, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu entdecken, zu verbinden, zu kombinieren und zu verfeinern. Power Query kann besonders nützlich sein, wenn es um große Datenmengen geht oder wenn die Datumskonvertierung Teil eines größeren Datentransformationsprozesses sein muss. Um Power Query für die Datumskonvertierung zu verwenden, können Sie den Datensatz in Excel importieren und dann Power Query zum Transformieren der Datumsspalte verwenden. Wählen Sie zunächst die Daten aus und wählen Sie im Power Query-Editor „Aus Tabelle/Bereich“. Verwenden Sie die Funktion „Spalte hinzufügen“, um eine benutzerdefinierte Spalte zu erstellen und eine Funktion zur korrekten Formatierung der Daten anzuwenden. Diese Methode ist effizient und lässt sich nahtlos in andere Datenverarbeitungsschritte in Power Query integrieren.

Neben Power Query ist die Verwendung der Text-in-Spalten-Funktion von Excel eine weitere effektive Methode. Mit diesem integrierten Tool können Benutzer eine einzelne Textspalte anhand von Trennzeichen in mehrere Spalten aufteilen. Für Datumsangaben im Format JJJJMMTT können Sie Text-in-Spalten verwenden, um den Text in separate Jahres-, Monats- und Tagesspalten aufzuteilen und diese Spalten dann mit Bindestrichen an den entsprechenden Stellen wieder miteinander zu verketten. Diese Methode ist einfach und erfordert keine Programmierkenntnisse. Sowohl Power Query als auch Text-to-Columns bieten zusätzliche Flexibilität und können je nach Vertrautheit und spezifischen Anforderungen des Benutzers wertvolle Alternativen zur Verwendung von VBA- oder Python-Skripten sein.

Abschluss des Leitfadens zur JSON-Datumskonvertierung

Die Neuformatierung von Datumsangaben in Excel aus dem Format JJJJMMTT, insbesondere aus JSON-Datensätzen, erfordert spezielle Techniken, die über die normalen Formatierungsoptionen hinausgehen. Durch die Verwendung von Methoden wie VBA und Python-Skripten sowie den in Excel integrierten Tools wie Text-to-Columns und Power Query wird sichergestellt, dass Datumsangaben genau und effizient konvertiert werden. Diese Lösungen bieten Vielseitigkeit und kommen Benutzern mit unterschiedlichen Programmierkenntnissen und unterschiedlichen Datenverarbeitungsanforderungen entgegen.