VVVVKKPP päivämäärämuodon muuntaminen Excelissä JSON-tiedoille

JSON-päivämäärien käsittely Excelissä

JSON-tietojoukkojen työskentelyyn liittyy usein päivämäärän käsittelyä eri muodoissa. Yleinen muoto on VVVVKKPP, jossa päivämäärät näkyvät numeroina, kuten 20190611 11.6.2019.

Tässä artikkelissa tutkimme, miksi normaali päivämäärän muotoilu Excelissä ei välttämättä toimi näillä päivämäärillä, ja keskustelemme ratkaisuista, joilla ne muunnetaan luettavaan muotoon. Annamme tarvittaessa myös vinkkejä väliviivojen oikeaan lisäämiseen.

Komento	Kuvaus
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")	Määrittää määritetyn laskentataulukon muuttujalle ws VBA:ssa.
Set rng = ws.Range("A1:A100")	Määrittää VBA:n määritetyn laskentataulukon solualueen.
IsNumeric(cell.Value)	Tarkistaa, onko solun arvo numeerinen VBA:ssa.
import pandas as pd	Tuo pandaskirjaston ja määrittää sille aliaksen "pd" Pythonissa.
df['Date'].apply(convert_date)	Käyttää funktiota jokaiseen Pythonin DataFrame-tietokehyksen Date-sarakkeen elementtiin.
df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False)	Kirjoittaa DataFramen Excel-tiedostoon ilman riviindeksejä Pythonissa.
TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd")	Yhdistää osia merkkijonosta ja muotoilee sen päivämääräksi Excel-kaavassa.

JSON-päivämäärien muuntaminen luettavaan muotoon Excelissä

Edellisissä esimerkeissä esitetty VBA-komentosarja on suunniteltu muotoilemaan VVVVKKPP-muotoon numeroiksi tallennetut päivämäärät paremmin luettavaan VVVV-KK-PP muotoon Excelissä. Tämä saavutetaan iteroimalla tietyllä solualueella, tarkistamalla, sisältääkö jokainen solu kahdeksan merkin pituisen numeerisen arvon, ja sitten järjestämällä uudelleen ja lisäämällä yhdysviivat asianmukaisiin paikkoihin. Käsky asettaa laskentataulukon, jossa tiedot sijaitsevat, ja määrittää prosessoitavien solujen alueen. The komentoa käytetään tarkistamaan, onko solun arvo numeerinen, varmistaen, että vain asiaankuuluvat solut käsitellään. Käyttämällä näitä komentoja skripti muotoilee päivämäärät tehokkaasti tarpeen mukaan.

Python-skripti hyödyntää pandas-kirjastoa käsittelemään päivämäärän muuntamista. Käsky tuo pandakirjaston, joka on ratkaisevan tärkeä tietojen käsittelyssä. Toiminto soveltaa käytäntöä funktio jokaiseen Päivämäärä-sarakkeen elementtiin muuttamalla päivämäärän muotoa. Lopuksi, df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False) tallentaa juuri muotoillun DataFramen takaisin Excel-tiedostoon ilman hakemistoa. Tämä komentosarja tarjoaa tehokkaan vaihtoehdon VBA:lle Pythonin tunteville käyttäjille. Lisäksi Excel-kaava tarjoaa nopean, kaavapohjaisen ratkaisun yksittäisten päivämäärien muuntamiseen suoraan Excelin soluissa. Jokainen näistä menetelmistä ratkaisee ongelman, joka liittyy päivämäärän muuntamiseen JSON-tietojoukoista käyttäjäystävälliseen muotoon Excelissä, mikä tarjoaa monipuolisia ratkaisuja erilaisiin käyttäjien asetuksiin.

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")

Tehokkaat menetelmät JSON-päivämäärien muuntamiseen Excelissä

Toinen tapa JSON-päivämäärien muuntamiseen Excelissä on käyttää Power Queryä, datayhteystekniikkaa, jonka avulla käyttäjät voivat löytää, yhdistää, yhdistää ja tarkentaa tietoja useista eri lähteistä. Power Query voi olla erityisen hyödyllinen käsiteltäessä suuria tietojoukkoja tai kun päivämäärän muuntamisen on oltava osa suurempaa datan muunnosprosessia. Jos haluat käyttää Power Queryä päivämäärän muuntamiseen, voit tuoda tietojoukon Exceliin ja muuttaa sitten päivämääräsarakkeen Power Queryllä. Aloita valitsemalla tiedot ja valitsemalla "From Table/Range" Power Query Editorissa. Käytä "Lisää sarake" -ominaisuutta luodaksesi mukautetun sarakkeen ja käytä funktiota muotoilemaan päivämäärät oikein. Tämä menetelmä on tehokas ja integroituu saumattomasti Power Queryn muihin tietojenkäsittelyvaiheisiin.

Power Queryn lisäksi toinen tehokas tapa on käyttää Excelin tekstistä sarakkeeksi -ominaisuutta. Tämän sisäänrakennetun työkalun avulla käyttäjät voivat jakaa yhden tekstisarakkeen useisiin sarakkeisiin erottimien perusteella. VVVVKKPP-muodossa oleville päivämäärille voit jakaa tekstin sarakkeiksi tekstistä sarakkeiksi erillisiin vuosi-, kuukausi- ja päiväsarakkeisiin ja ketjuttaa sitten nämä sarakkeet takaisin yhteen väliviivojen avulla oikeisiin paikkoihin. Tämä menetelmä on yksinkertainen eikä vaadi ohjelmointiosaamista. Sekä Power Query että Text-to-Columns tarjoavat lisäjoustavuutta ja voivat olla arvokkaita vaihtoehtoja VBA- tai Python-komentosarjojen käytölle riippuen käyttäjän tuntemuksesta ja erityistarpeista.

1. Kuinka käytän Power Queryä JSON-päivämäärien muuntamiseen?
2. Valitse tiedot, siirry "Data"-välilehteen ja valitse "From Table/Range" avataksesi Power Query -editorin. Käytä "Lisää sarake" luodaksesi mukautetun sarakkeen muotoillulla päivämäärällä.
3. Voinko automatisoida päivämäärän muuntamisen Power Queryllä?
4. Kyllä, kun olet määrittänyt muunnosvaiheet Power Queryssä, voit päivittää kyselyn ottaaksesi samat vaiheet käyttöön päivitetyissä tiedoissa automaattisesti.
5. Mikä on tekstistä sarakkeeksi -ominaisuus?
6. Tekstistä sarakkeiksi on Excel-ominaisuus, joka jakaa yhden tekstisarakkeen useisiin sarakkeisiin erottimien perusteella, mikä on hyödyllinen päivämääräkomponenttien erottamisessa.
7. Kuinka käytän tekstistä sarakkeeksi päivämäärän muuntamiseen?
8. Valitse sarake, jossa on päivämääräarvot, siirry "Data"-välilehteen, valitse "Teksti sarakkeiksi" ja jaa teksti erillisiin sarakkeisiin ohjatun toiminnon avulla.
9. Voinko muotoilla päivämäärät uudelleen Excel-kaavojen avulla?
10. Kyllä, voit käyttää Excel-toimintojen yhdistelmää, kuten , , ja poimia päivämääräkomponentit ja koota ne uudelleen väliviivojen avulla.
11. Onko päivämäärän muuntamiseen lisäosia?
12. Saatavilla on useita Excel-apuohjelmia, jotka voivat yksinkertaistaa päivämäärän muunnostehtäviä tarjoamalla käyttäjäystävällisiä käyttöliittymiä ja lisäominaisuuksia.
13. Mitä hyötyä on VBA:n käyttämisestä päivämäärän muuntamiseen?
14. VBA mahdollistaa päivämäärän muunnosprosessin automatisoinnin ja mukauttamisen, mikä mahdollistaa eräkäsittelyn ja integroinnin muihin Excel-tehtäviin.
15. Voinko käyttää Pythonia Excelin kanssa päivämäärän muuntamiseen?
16. Kyllä. Pandan kaltaisten kirjastojen avulla voit lukea Excel-tiedostoja, muokata päivämäärämuotoja ja tallentaa tulokset takaisin Exceliin.
17. Mitä rajoituksia on Excel-kaavojen käyttämiselle päivämäärän muuntamiseen?
18. Excel-kaavat voivat olla vähemmän tehokkaita suurille tietojoukoille ja vaatia monimutkaisia ​​sisäkkäisiä toimintoja haluttujen tulosten saavuttamiseksi.

JSON-päivämäärämuunnosoppaan päättäminen

Päivämäärien uudelleenmuotoilu Excelissä VVVVKKPP-muodosta, erityisesti JSON-tietojoukoista, vaatii erityisiä tekniikoita tavallisten muotoiluvaihtoehtojen lisäksi. VBA- ja Python-komentosarjojen kaltaisten menetelmien sekä Excelin sisäänrakennettujen työkalujen, kuten Text-to-Columns- ja Power Queryn, käyttö varmistaa, että päivämäärät muunnetaan tarkasti ja tehokkaasti. Nämä ratkaisut tarjoavat monipuolisuutta ja sopivat käyttäjille, joilla on vaihteleva ohjelmointiosaaminen ja erilaiset tiedonkäsittelytarpeet.