Conversion du format de date AAAAMMJJ dans Excel pour les données JSON

Gestion des dates JSON dans Excel

Travailler avec des ensembles de données JSON implique souvent de gérer des dates dans différents formats. Un format courant est AAAAMMJJ, où les dates apparaissent sous forme de chiffres, par exemple 20190611 pour le 11 juin 2019.

Dans cet article, nous explorerons pourquoi le formatage normal des dates dans Excel peut ne pas fonctionner pour ces dates et discuterons des solutions pour les convertir dans un format lisible. Nous fournirons également des conseils pour insérer correctement des traits d’union si nécessaire.

Conversion des dates JSON en format lisible dans Excel

Le script VBA fourni dans les exemples précédents est conçu pour reformater les dates stockées sous forme de nombres au format AAAAMMJJ dans un format AAAA-MM-JJ plus lisible dans Excel. Ceci est réalisé en itérant sur une plage spécifiée de cellules, en vérifiant si chaque cellule contient une valeur numérique d'une longueur de huit caractères, puis en réorganisant et en insérant des traits d'union aux positions appropriées. La commande Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") définit la feuille de calcul où se trouvent les données, et Set rng = ws.Range("A1:A100") spécifie la plage de cellules à traiter. Le IsNumeric(cell.Value) La commande est utilisée pour vérifier si la valeur de la cellule est numérique, garantissant ainsi que seules les cellules pertinentes sont traitées. En employant ces commandes, le script formate efficacement les dates selon les besoins.

Le script Python exploite la bibliothèque pandas pour gérer la conversion de date. La commande import pandas as pd importe la bibliothèque pandas, qui est cruciale pour la manipulation des données. La fonction df['Date'].apply(convert_date) applique la coutume convert_date fonction à chaque élément de la colonne 'Date', transformant le format de date. Enfin, df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False) enregistre le DataFrame nouvellement formaté dans un fichier Excel sans inclure l'index. Ce script offre une alternative puissante à VBA pour les utilisateurs familiarisés avec Python. De plus, la formule Excel TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd") fournit une solution rapide basée sur une formule pour convertir des dates individuelles directement dans les cellules Excel. Chacune de ces méthodes résout le problème de la conversion des dates des ensembles de données JSON dans un format convivial dans Excel, offrant des solutions polyvalentes pour différentes préférences des utilisateurs.

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")

Méthodes efficaces pour convertir des dates JSON dans Excel

Une autre approche pour convertir les dates JSON dans Excel consiste à utiliser Power Query, une technologie de connexion de données qui permet aux utilisateurs de découvrir, connecter, combiner et affiner des données provenant d'une grande variété de sources. Power Query peut être particulièrement utile lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou lorsque la conversion de date doit faire partie d'un processus de transformation de données plus vaste. Pour utiliser Power Query pour la conversion de date, vous pouvez importer l'ensemble de données dans Excel, puis utiliser Power Query pour transformer la colonne de date. Commencez par sélectionner les données et choisissez « À partir de la table/plage » dans l’éditeur Power Query. Utilisez la fonctionnalité « Ajouter une colonne » pour créer une colonne personnalisée et appliquer une fonction pour formater correctement les dates. Cette méthode est efficace et s’intègre parfaitement aux autres étapes de traitement des données dans Power Query.

Outre Power Query, une autre méthode efficace consiste à utiliser la fonctionnalité Texte en colonnes d'Excel. Cet outil intégré permet aux utilisateurs de diviser une seule colonne de texte en plusieurs colonnes en fonction de délimiteurs. Pour les dates au format AAAAMMJJ, vous pouvez utiliser Text-to-Columns pour diviser le texte en colonnes distinctes d'année, de mois et de jour, puis concaténer ces colonnes avec des traits d'union aux endroits appropriés. Cette méthode est simple et ne nécessite aucune connaissance en programmation. Power Query et Text-to-Columns offrent une flexibilité supplémentaire et peuvent constituer des alternatives précieuses à l'utilisation de scripts VBA ou Python, en fonction de la familiarité de l'utilisateur et des besoins spécifiques.

Conclusion du guide de conversion de date JSON

Le reformatage des dates dans Excel à partir du format AAAAMMJJ, en particulier à partir d'ensembles de données JSON, nécessite des techniques spécifiques au-delà des options de formatage normales. L’utilisation de méthodes telles que les scripts VBA et Python, ainsi que des outils intégrés d’Excel tels que Text-to-Columns et Power Query, garantit que les dates sont converties avec précision et efficacité. Ces solutions offrent une polyvalence et s'adaptent aux utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise en programmation et différents besoins en traitement de données.