Conversione del formato data AAAAMMGG in Excel per dati JSON

Gestione delle date JSON in Excel

Lavorare con set di dati JSON spesso comporta la gestione di date in vari formati. Un formato comune è AAAAMMGG, dove le date vengono visualizzate come numeri, ad esempio 20190611 per l'11 giugno 2019.

In questo articolo esploreremo il motivo per cui la normale formattazione della data in Excel potrebbe non funzionare per queste date e discuteremo le soluzioni per convertirle in un formato leggibile. Se necessario, forniremo anche suggerimenti per inserire correttamente i trattini.

Conversione di date JSON in formato leggibile in Excel

Lo script VBA fornito negli esempi precedenti è progettato per riformattare le date memorizzate come numeri nel formato AAAAMMGG in un formato AAAA-MM-GG più leggibile in Excel. Ciò si ottiene ripetendo un intervallo specificato di celle, controllando se ciascuna cella contiene un valore numerico con una lunghezza di otto caratteri, quindi riorganizzando e inserendo i trattini nelle posizioni appropriate. Il comando Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") imposta il foglio di lavoro in cui si trovano i dati e Set rng = ws.Range("A1:A100") specifica l'intervallo di celle da elaborare. IL IsNumeric(cell.Value) Il comando viene utilizzato per verificare se il valore della cella è numerico, assicurando che vengano elaborate solo le celle pertinenti. Utilizzando questi comandi, lo script formatta in modo efficiente le date come richiesto.

Lo script Python sfrutta la libreria panda per gestire la conversione della data. Il comando import pandas as pd importa la libreria panda, che è fondamentale per la manipolazione dei dati. La funzione df['Date'].apply(convert_date) applica la consuetudine convert_date funzione su ciascun elemento nella colonna "Data", trasformando il formato della data. Finalmente, df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False) salva il DataFrame appena formattato in un file Excel senza includere l'indice. Questo script offre una potente alternativa a VBA per gli utenti che hanno familiarità con Python. Inoltre, la formula Excel TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd") fornisce una soluzione rapida basata su formule per convertire singole date direttamente all'interno delle celle di Excel. Ciascuno di questi metodi risolve il problema della conversione dei dati dai set di dati JSON in un formato facile da usare in Excel, fornendo soluzioni versatili per le diverse preferenze degli utenti.

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")

Metodi efficaci per convertire le date JSON in Excel

Un altro approccio alla conversione delle date JSON in Excel consiste nell'utilizzare Power Query, una tecnologia di connessione dati che consente agli utenti di individuare, connettere, combinare e perfezionare i dati in un'ampia varietà di origini. Power Query può essere particolarmente utile quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni o quando la conversione della data deve far parte di un processo di trasformazione dei dati più ampio. Per utilizzare Power Query per la conversione della data, è possibile importare il set di dati in Excel, quindi utilizzare Power Query per trasformare la colonna della data. Inizia selezionando i dati e scegliendo "Da tabella/intervallo" nell'editor di Power Query. Utilizza la funzione "Aggiungi colonna" per creare una colonna personalizzata e applicare una funzione per formattare correttamente le date. Questo metodo è efficiente e si integra perfettamente con altri passaggi di elaborazione dei dati in Power Query.

Oltre a Power Query, un altro metodo efficace consiste nell'utilizzare la funzionalità Testo in colonne di Excel. Questo strumento integrato consente agli utenti di dividere una singola colonna di testo in più colonne in base a delimitatori. Per le date nel formato AAAAMMGG, puoi utilizzare Testo in colonne per dividere il testo in colonne separate per anno, mese e giorno, quindi concatenare nuovamente queste colonne insieme ai trattini nelle posizioni appropriate. Questo metodo è semplice e non richiede alcuna conoscenza di programmazione. Sia Power Query che Text-to-Columns forniscono ulteriore flessibilità e possono rappresentare valide alternative all'uso di script VBA o Python, a seconda della familiarità e delle esigenze specifiche dell'utente.

Concludendo la guida alla conversione della data JSON

La riformattazione delle date in Excel dal formato AAAAMMGG, in particolare dai set di dati JSON, richiede tecniche specifiche oltre alle normali opzioni di formattazione. L'utilizzo di metodi come VBA e scripting Python, insieme agli strumenti integrati di Excel come Testo in colonne e Power Query, garantisce che le date vengano convertite in modo accurato ed efficiente. Queste soluzioni offrono versatilità, soddisfacendo utenti con diversi livelli di esperienza di programmazione e diverse esigenze di elaborazione dei dati.