Excel en JSON
Tableaux JSON indexés sur la première ligne, conçus pour les pipelines de données
Glissez-déposez vos fichiers ici
ou parcourir les fichiers
Prend en charge .xlsx / .xls / .csv - un tableau JSON par feuille
À propos de cet outil
Nourrir un frontend avec des données de maquette, écrire des scripts ou préparer des libellés i18n - le JSON gagne à chaque fois face à la recopie manuelle des tableaux. Cet outil exporte chaque feuille de calcul des fichiers .xlsx / .xls / .csv en JSON : la première ligne devient par défaut les noms de champs, transformant chaque ligne en objet ; désactivez l’option pour obtenir de simples tableaux.
Les valeurs sont écrites exactement comme Excel les affiche (dates, pourcentages, lisibles) et les classeurs multi-feuilles sont groupés par nom de feuille. Prévisualisez et ajustez le résultat, copiez-le ou téléchargez un fichier .json. La conversion s’exécute localement dans votre navigateur - aucun fichier n’est envoyé.
Fonctionnalités
- Prend en charge .xlsx / .xls / .csv - un tableau JSON par feuille
- Première ligne comme noms de champs ; en-têtes vides nommés columnN
- Sortie en tableau de tableaux commutable
- Valeurs affichées - dates et pourcentages tels que montrés
- Aperçu modifiable, copie en un clic, téléchargement .json
Mode d’emploi
- Déposez ou sélectionnez le fichier de feuille de calcul
- Activez ou non « première ligne en clés »
- Cliquez sur Convertir
- Copiez depuis l’aperçu ou téléchargez le .json
Questions fréquentes
- À quoi ressemble la structure JSON obtenue ?
- Par défaut, chaque feuille est un tableau d’objets indexé par la première ligne ; désactivez l’option pour des tableaux de tableaux. Les classeurs multi-feuilles sont groupés sous les noms de feuilles.
- Que faire des en-têtes vides ou dupliqués ?
- Les en-têtes vides deviennent column1, column2, ... et les doublons suivent la règle du dernier écrit gagnant ; en cas de doute, nettoyez d’abord la ligne d’en-tête.
- Quel type reçoivent les dates et les nombres ?
- Des chaînes correspondant à la valeur affichée (2026/1/5, 12.5 %). Pour des nombres bruts ou des dates sérialisées, lisez plutôt le fichier avec un script.
- Pourquoi ne pas utiliser Python pandas ?
- Pas d’environnement à installer, pas de code : le navigateur le fait en une page, et les tableaux sensibles restent sur votre appareil puisque rien n’est envoyé.