Excel是一種非常常用的電子表格軟件，而JSON文件格式也在現代的Web開發中越來越流行。因此，有時候我們需要將Excel文件轉化成JSON格式的文件來方便前后端之間的數據交互。這篇文章將教你如何使用Python中的pandas庫將Excel文件轉化成JSON文件。

首先，我們需要安裝pandas庫。如果你尚未安裝該庫，可在命令行中使用以下命令進行安裝。

pip install pandas

接下來，我們需要用pandas讀取Excel文件。下面的代碼會將Excel文件中的表格讀取到DataFrame中：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

這里，我們將Excel文件命名為example.xlsx，且我們只讀取其中的Sheet1工作表。你需要根據你自己的情況來修改這些參數。

現在我們將DataFrame對象轉化成JSON文件。下面的代碼會將DataFrame對象轉化成JSON文件，數據存儲在文件example.json中：

df.to_json('example.json', orient='records')

在上述代碼中，我們使用了to_json()方法將DataFrame對象轉化成JSON格式。orient='records'參數表示轉化成JSON的格式為記錄（records）的列表（list），這種格式在前后端之間傳遞數據比較方便。

最后，我們需要注意的是，如果Excel文件中包含日期（date）、時間（time）等格式，to_json()方法默認將它們轉化成字符串格式。如果需要保留原來的格式，你需要使用以下代碼將日期格式化：

df['date_column'] = df['date_column'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
df['time_column'] = df['time_column'].dt.strftime('%H:%M:%S')

以上的代碼將日期列（date_column）格式化為年月日的形式，時間列（time_column）格式化為時分秒的形式。

現在你已經學會了如何將Excel文件轉化成JSON文件，試著運行以上代碼，看看是否成功轉化了文件。祝你成功！