Convertire Excel in JSON
Array JSON con chiavi dalla prima riga, pensati per le pipeline di dati
Trascina qui i file
o sfoglia i file
Supporta .xlsx / .xls / .csv: un array per foglio di lavoro
Su questo strumento
Per alimentare dati fittizi a un front-end, scrivere script o seminare testi di internationalizzazione, JSON batte sempre il copia-incolla manuale delle tabelle. Questo strumento esporta ogni foglio di lavoro dei file .xlsx / .xls / .csv come JSON: la prima riga diventa i nomi dei campi, per impostazione predefinita, trasformando ogni riga in un oggetto; disattivalo per ottenere array semplici.
I valori sono scritti esattamente come Excel li mostra (date, percentuali, leggibili) e i libri con più fogli sono raggruppati per nome del foglio. Controlla e correggi il risultato nell’anteprima, copialo o scarica un file .json. La conversione gira localmente nel tuo browser: nulla viene caricato.
Funzionalità
- Supporta .xlsx / .xls / .csv: un array JSON per foglio di lavoro
- Prima riga come nomi dei campi; le intestazioni vuote diventano columnN
- Output ad array di array, attivabile a scelta
- Valori visualizzati: date e percentuali si leggono come a schermo
- Anteprima modificabile, copia in un clic, download .json
Come si usa
- Trascina o seleziona il file del foglio di calcolo
- Attiva o disattiva «prima riga come chiavi»
- Fai clic su Converti
- Copia dall’anteprima oppure scarica il .json
Domande frequenti
- Com’è la struttura del JSON?
- Di default ogni foglio di lavoro è un array di oggetti le cui chiavi vengono dalla prima riga; disattiva l’opzione per avere array di array. I libri multi-foglio sono raggruppati sotto il nome del foglio.
- Cosa faccio con intestazioni vuote o duplicate?
- Le intestazioni vuote diventano column1, column2, … e i duplicati seguono la regola dell’ultima scrittura, quindi in caso di dubbio sistema prima la riga di intestazione.
- Che tipo ottengono date e numeri?
- Stringhe che corrispondono al valore visualizzato (2026/1/5, 12,5%). Per valori numerici grezzi o date serializzate, leggi piuttosto il file con uno script.
- Perché non usare semplicemente pandas di Python?
- Nessun ambiente da installare, niente codice: il browser lo fa in una pagina, e le tabelle riservate restano sul tuo dispositivo perché non viene caricato nulla.