Convertirea formatului de dată AAAAMMZZ în Excel pentru date JSON

Gestionarea datelor JSON în Excel

Lucrul cu seturi de date JSON implică adesea tratarea datelor în diferite formate. Un format comun este AAAAMMZZ, unde datele apar ca numere, cum ar fi 20190611 pentru 11 iunie 2019.

În acest articol, vom explora de ce este posibil ca formatarea normală a datei în Excel să nu funcționeze pentru aceste date și vom discuta soluții pentru a le converti într-un format care poate fi citit. De asemenea, vom oferi sfaturi pentru introducerea corectă a cratimelor, dacă este necesar.

Conversia datelor JSON în format citibil în Excel

Scriptul VBA furnizat în exemplele anterioare este conceput pentru a reformata datele stocate ca numere în formatul AAAAMMZZ într-un format mai lizibil AAAA-LL-ZZ în Excel. Acest lucru se realizează prin iterarea pe un interval specificat de celule, verificând dacă fiecare celulă conține o valoare numerică cu o lungime de opt caractere și apoi rearanjarea și inserarea cratimelor în pozițiile corespunzătoare. Comanda Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1") setează foaia de lucru în care se află datele și Set rng = ws.Range("A1:A100") specifică intervalul de celule de procesat. The IsNumeric(cell.Value) comanda este utilizată pentru a verifica dacă valoarea celulei este numerică, asigurându-se că numai celulele relevante sunt procesate. Utilizând aceste comenzi, scriptul formatează eficient datele după cum este necesar.

Scriptul Python folosește biblioteca panda pentru a gestiona conversia datei. Comanda import pandas as pd importă biblioteca panda, care este crucială pentru manipularea datelor. Functia df['Date'].apply(convert_date) aplică obiceiul convert_date funcție fiecărui element din coloana „Dată”, transformând formatul datei. In cele din urma, df.to_excel('formatted_data.xlsx', index=False) salvează DataFrame nou formatat înapoi într-un fișier Excel fără a include indexul. Acest script oferă o alternativă puternică la VBA pentru utilizatorii familiarizați cu Python. În plus, formula Excel TEXT(LEFT(A1, 4) & "-" & MID(A1, 5, 2) & "-" & RIGHT(A1, 2), "yyyy-mm-dd") oferă o soluție rapidă, bazată pe formule, pentru a converti datele individuale direct în celulele Excel. Fiecare dintre aceste metode abordează problema conversiei datelor din seturile de date JSON într-un format ușor de utilizat în Excel, oferind soluții versatile pentru diferite preferințe ale utilizatorului.

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")

Metode eficiente pentru conversia datelor JSON în Excel

O altă abordare a conversiei datelor JSON în Excel este utilizarea Power Query, o tehnologie de conectare a datelor care permite utilizatorilor să descopere, să conecteze, să combine și să rafinați datele dintr-o mare varietate de surse. Power Query poate fi deosebit de util atunci când aveți de-a face cu seturi de date mari sau atunci când conversia datei trebuie să facă parte dintr-un proces mai mare de transformare a datelor. Pentru a utiliza Power Query pentru conversia datei, puteți importa setul de date în Excel, apoi utilizați Power Query pentru a transforma coloana de dată. Începeți prin a selecta datele și alegeți „Din tabel/gamă” în Editorul Power Query. Utilizați funcția „Adăugați o coloană” pentru a crea o coloană personalizată și aplicați o funcție pentru a formata corect datele. Această metodă este eficientă și se integrează perfect cu alți pași de procesare a datelor din Power Query.

Pe lângă Power Query, o altă metodă eficientă este să utilizați funcția Text-to-Columns din Excel. Acest instrument încorporat permite utilizatorilor să împartă o singură coloană de text în mai multe coloane pe baza delimitatorilor. Pentru datele în formatul AAAAMMZZ, puteți utiliza Text-to-Columns pentru a împărți textul în coloane separate de an, lună și zi, apoi concatenați aceste coloane împreună cu cratime în locurile corespunzătoare. Această metodă este simplă și nu necesită cunoștințe de programare. Atât Power Query, cât și Text-to-Columns oferă flexibilitate suplimentară și pot fi alternative valoroase la utilizarea scripturilor VBA sau Python, în funcție de familiaritatea utilizatorului și de nevoile specifice.

Încheierea Ghidului pentru conversia datei JSON

Reformatarea datelor în Excel din formatul AAAAMMZZ, în special din seturile de date JSON, necesită tehnici specifice, dincolo de opțiunile normale de formatare. Folosind metode precum VBA și scripting Python, alături de instrumentele încorporate Excel, cum ar fi Text-to-Columns și Power Query, asigură convertirea datelor cu acuratețe și eficient. Aceste soluții oferă versatilitate, găzduind utilizatorii cu niveluri diferite de expertiză în programare și nevoi diferite de procesare a datelor.