在數(shù)據(jù)處理和分析的過(guò)程中，Excel一直是廣泛使用的工具。然而，對(duì)于一些需要在不同平臺(tái)或程序之間交換數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，Excel數(shù)據(jù)不太方便。這時(shí)候，將Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式是一種不錯(cuò)的選擇。

JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式。相比于XML，JSON格式更加簡(jiǎn)單，易于理解和處理。在Web應(yīng)用中，JSON也經(jīng)常用于客戶端與服務(wù)器端之間的數(shù)據(jù)傳輸。因此，將Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式能大大提高數(shù)據(jù)交換的效率和靈活性。

下面是一個(gè)使用Python將Excel文件解析為JSON格式的代碼示例：

import pandas as pd
import json
df = pd.read_excel('data.xlsx')
json_data = df.to_json(orient='records')
parsed = json.loads(json_data)
print(json.dumps(parsed, indent=4))

代碼中，我們使用了Pandas庫(kù)來(lái)讀取Excel文件，并通過(guò)to_json()函數(shù)將DataFrame對(duì)象轉(zhuǎn)換為JSON格式的字符串。在轉(zhuǎn)換時(shí)，我們采用了'records'方式，即將每一行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)JSON對(duì)象。最后，通過(guò)json.loads()函數(shù)將JSON字符串轉(zhuǎn)換為Python字典，再通過(guò)json.dumps()函數(shù)以縮進(jìn)格式輸出。

總之，將Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式是一種實(shí)用的方法，能夠大大提高數(shù)據(jù)的交換效率和靈活性。通過(guò)Python的Pandas庫(kù)，能夠方便地實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)換過(guò)程。