# Convertire JSON in Excel: Guida completa con esempi pratici

Convertire dati JSON in formato Excel è un'esigenza comune per analisi dati, report e condivisione con utenti non tecnici. Questa guida ti mostrerà tutti i metodi per convertire JSON in Excel (XLSX) e CSV.

Perché convertire JSON in Excel?

Vantaggi

✅ Accessibilità: Excel è universale e user-friendly

✅ Analisi visiva: Grafici, tabelle pivot, formule

✅ Condivisione: Facile da condividere con stakeholder non tecnici

✅ Editing: Modifica dati senza programmazione

✅ Report: Creazione rapida di report professionali

Casi d'uso comuni

Export dati da API
Report aziendali
Analisi dati
Backup leggibili
Condivisione con team non tecnici

Convertire JSON in CSV

CSV (Comma-Separated Values) è il formato più semplice e compatibile con Excel.

Metodo 1: JavaScript puro

function jsonToCSV(jsonData) {
  // Assumi array di oggetti
  if (jsonData.length === 0) return '';

  // Estrai intestazioni (chiavi del primo oggetto)
  const headers = Object.keys(jsonData[0]);

  // Crea riga intestazioni
  const csvHeaders = headers.join(',');

  // Crea righe dati
  const csvRows = jsonData.map(row => {
    return headers.map(header => {
      let value = row[header];

      // Gestisci valori speciali
      if (value === null || value === undefined) {
        return '';
      }

      // Escape virgole e virgolette
      if (typeof value === 'string') {
        value = value.replace(/"/g, '""');  // Doppia virgoletta
        if (value.includes(',') || value.includes('"') || value.includes('\n')) {
          value = "${value}";
        }
      }

      return value;
    }).join(',');
  });

  // Combina tutto
  return [csvHeaders, ...csvRows].join('\n');
}

// Uso
const utenti = [
  { nome: "Marco", cognome: "Rossi", età: 30, città: "Milano" },
  { nome: "Laura", cognome: "Bianchi", età: 28, città: "Roma" },
  { nome: "Paolo", cognome: "Verdi", età: 35, città: "Torino" }
];

const csv = jsonToCSV(utenti);
console.log(csv);

/

nome,cognome,età,città
Marco,Rossi,30,Milano
Laura,Bianchi,28,Roma
Paolo,Verdi,35,Torino
/

Download CSV dal browser

function downloadCSV(jsonData, filename = 'data.csv') {
  // Converti in CSV
  const csv = jsonToCSV(jsonData);

  // Crea Blob
  const blob = new Blob([csv], { type: 'text/csv;charset=utf-8;' });

  // Crea link download
  const link = document.createElement('a');
  const url = URL.createObjectURL(blob);

  link.setAttribute('href', url);
  link.setAttribute('download', filename);
  link.style.visibility = 'hidden';

  document.body.appendChild(link);
  link.click();
  document.body.removeChild(link);
}

// Uso
const dati = [
  { prodotto: "Laptop", prezzo: 999, quantità: 5 },
  { prodotto: "Mouse", prezzo: 29, quantità: 15 },
  { prodotto: "Tastiera", prezzo: 79, quantità: 10 }
];

downloadCSV(dati, 'inventario.csv');

Metodo 2: Python con pandas

import json
import pandas as pd

# Leggi JSON
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# Converti in DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Esporta in CSV
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

print("File CSV creato con successo!")

Metodo 3: Python senza pandas

import json
import csv

# Leggi JSON
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# Scrivi CSV
if data:
    with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data)

    print("File CSV creato!")

Convertire JSON in Excel (XLSX)

XLSX offre più funzionalità di CSV: formattazione, formule, grafici, multipli fogli.

Metodo 1: JavaScript con SheetJS (xlsx)

// Installa: npm install xlsx
const XLSX = require('xlsx');

function jsonToExcel(jsonData, filename = 'data.xlsx') {
  // Crea workbook
  const workbook = XLSX.utils.book_new();

  // Converti JSON in worksheet
  const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);

  // Aggiungi worksheet al workbook
  XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Sheet1');

  // Scrivi file
  XLSX.writeFile(workbook, filename);

  console.log(File ${filename} creato con successo!);
}

// Uso
const vendite = [
  { data: "2026-01-15", prodotto: "Laptop", quantità: 3, prezzo: 999, totale: 2997 },
  { data: "2026-01-16", prodotto: "Mouse", quantità: 10, prezzo: 29, totale: 290 },
  { data: "2026-01-17", prodotto: "Tastiera", quantità: 5, prezzo: 79, totale: 395 }
];

jsonToExcel(vendite, 'vendite.xlsx');

Excel con formattazione

const XLSX = require('xlsx');

function jsonToExcelAdvanced(jsonData, filename = 'data.xlsx') {
  // Crea workbook
  const workbook = XLSX.utils.book_new();

  // Converti JSON in worksheet
  const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);

  // Imposta larghezza colonne
  const columnWidths = [
    { wch: 12 },  // Colonna A
    { wch: 20 },  // Colonna B
    { wch: 10 },  // Colonna C
    { wch: 10 }   // Colonna D
  ];
  worksheet['!cols'] = columnWidths;

  // Aggiungi worksheet
  XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Dati');

  // Scrivi file
  XLSX.writeFile(workbook, filename);
}

// Uso
jsonToExcelAdvanced(vendite, 'vendite_formattate.xlsx');

Browser download con SheetJS

function downloadExcel(jsonData, filename = 'data.xlsx') {
  // Crea workbook
  const workbook = XLSX.utils.book_new();
  const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);
  XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Sheet1');

  // Genera file binario
  const excelBuffer = XLSX.write(workbook, { bookType: 'xlsx', type: 'array' });

  // Crea Blob
  const blob = new Blob([excelBuffer], {
    type: 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet'
  });

  // Download
  const url = URL.createObjectURL(blob);
  const link = document.createElement('a');
  link.href = url;
  link.download = filename;
  link.click();
  URL.revokeObjectURL(url);
}

// Uso in React/Vue/vanilla JS
const handleExport = () => {
  const data = [
    { nome: "Marco", vendite: 15000, regione: "Nord" },
    { nome: "Laura", vendite: 18000, regione: "Sud" },
    { nome: "Paolo", vendite: 12000, regione: "Centro" }
  ];

  downloadExcel(data, 'report_vendite.xlsx');
};

Metodo 2: Python con openpyxl

import json
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment

# Leggi JSON
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# Crea workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Dati"

# Scrivi intestazioni
if data:
    headers = list(data[0].keys())

    # Stile intestazioni
    header_fill = PatternFill(start_color="366092", end_color="366092", fill_type="solid")
    header_font = Font(bold=True, color="FFFFFF")

    for col, header in enumerate(headers, start=1):
        cell = ws.cell(row=1, column=col, value=header)
        cell.fill = header_fill
        cell.font = header_font
        cell.alignment = Alignment(horizontal='center')

    # Scrivi dati
    for row_idx, record in enumerate(data, start=2):
        for col_idx, header in enumerate(headers, start=1):
            value = record.get(header, '')
            ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)

    # Auto-fit colonne
    for column in ws.columns:
        max_length = 0
        column_letter = column[0].column_letter
        for cell in column:
            if cell.value:
                max_length = max(max_length, len(str(cell.value)))
        ws.column_dimensions[column_letter].width = max_length + 2

# Salva
wb.save('output.xlsx')
print("File Excel creato con successo!")

Metodo 3: Python con pandas

import json
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill

# Leggi JSON
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# Converti in DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Crea Excel writer
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    # Scrivi DataFrame
    df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Dati')

    # Ottieni worksheet per formattazione
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['Dati']

    # Formatta intestazioni
    header_fill = PatternFill(start_color="366092", end_color="366092", fill_type="solid")
    header_font = Font(bold=True, color="FFFFFF")

    for cell in worksheet[1]:
        cell.fill = header_fill
        cell.font = header_font

    # Auto-fit colonne
    for column in worksheet.columns:
        max_length = 0
        column_letter = column[0].column_letter
        for cell in column:
            if cell.value:
                max_length = max(max_length, len(str(cell.value)))
        worksheet.column_dimensions[column_letter].width = max_length + 2

print("File Excel formattato creato!")

JSON annidato a Excel

Appiattire JSON annidato (JavaScript)

function flattenJSON(obj, prefix = '') {
  const flattened = {};

  for (const [key, value] of Object.entries(obj)) {
    const newKey = prefix ? ${prefix}.${key} : key;

    if (value !== null && typeof value === 'object' && !Array.isArray(value)) {
      // Ricorsione per oggetti annidati
      Object.assign(flattened, flattenJSON(value, newKey));
    } else if (Array.isArray(value)) {
      // Converti array in stringa
      flattened[newKey] = value.join(', ');
    } else {
      flattened[newKey] = value;
    }
  }

  return flattened;
}

// JSON annidato
const utenti = [
  {
    nome: "Marco",
    contatti: {
      email: "marco@example.com",
      telefono: "+39 02 1234"
    },
    competenze: ["JavaScript", "Python", "React"]
  },
  {
    nome: "Laura",
    contatti: {
      email: "laura@example.com",
      telefono: "+39 06 5678"
    },
    competenze: ["Java", "SQL", "Spring"]
  }
];

// Appiattisci
const flattened = utenti.map(u => flattenJSON(u));
console.log(flattened);

/

[
  {
    nome: "Marco",
    "contatti.email": "marco@example.com",
    "contatti.telefono": "+39 02 1234",
    competenze: "JavaScript, Python, React"
  },
  {
    nome: "Laura",
    "contatti.email": "laura@example.com",
    "contatti.telefono": "+39 06 5678",
    competenze: "Java, SQL, Spring"
  }
]
/

// Ora converti in Excel
jsonToExcel(flattened, 'utenti_appiattiti.xlsx');

Appiattire JSON annidato (Python)

import json
import pandas as pd
from pandas import json_normalize

# Leggi JSON annidato
with open('nested_data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# Normalizza (appiattisci)
df = json_normalize(data)

# Esporta in Excel
df.to_excel('output_flattened.xlsx', index=False)

print("JSON annidato convertito in Excel!")

Multipli fogli Excel

JavaScript con SheetJS

const XLSX = require('xlsx');

function jsonToMultiSheetExcel(dataObject, filename = 'multi_sheet.xlsx') {
  // Crea workbook
  const workbook = XLSX.utils.book_new();

  // Aggiungi ogni dataset come foglio separato
  for (const [sheetName, data] of Object.entries(dataObject)) {
    const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(data);
    XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, sheetName);
  }

  // Scrivi file
  XLSX.writeFile(workbook, filename);
}

// Uso
const report = {
  "Vendite": [
    { mese: "Gennaio", vendite: 15000, regione: "Nord" },
    { mese: "Febbraio", vendite: 18000, regione: "Nord" }
  ],
  "Clienti": [
    { nome: "ACME Corp", città: "Milano", valore: 50000 },
    { nome: "Tech Solutions", città: "Roma", valore: 35000 }
  ],
  "Prodotti": [
    { codice: "LAP-001", nome: "Laptop Pro", prezzo: 999 },
    { codice: "MOU-001", nome: "Mouse Wireless", prezzo: 29 }
  ]
};

jsonToMultiSheetExcel(report, 'report_completo.xlsx');

Python con pandas

import pandas as pd

# Dati per diversi fogli
vendite = [
    {"mese": "Gennaio", "vendite": 15000},
    {"mese": "Febbraio", "vendite": 18000}
]

clienti = [
    {"nome": "ACME Corp", "città": "Milano"},
    {"nome": "Tech Solutions", "città": "Roma"}
]

# Crea Excel con multipli fogli
with pd.ExcelWriter('report.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    pd.DataFrame(vendite).to_excel(writer, sheet_name='Vendite', index=False)
    pd.DataFrame(clienti).to_excel(writer, sheet_name='Clienti', index=False)

print("Excel multi-foglio creato!")

Strumenti online

1. JSON to CSV/Excel Converters

ConvertCSV.com

Supporta JSON → CSV, Excel
Opzioni formattazione
Gratis

JSON-CSV.com

Conversione rapida
Download immediato

2. Uso

Copia JSON

Incolla nel convertitore

Scegli opzioni (delimitatore, encoding)

Download file

API to Excel automation

Node.js script completo

const axios = require('axios');
const XLSX = require('xlsx');

async function apiToExcel(apiUrl, filename = 'api_data.xlsx') {
  try {
    // Fetch dati da API
    console.log('Fetching data from API...');
    const response = await axios.get(apiUrl);
    const data = response.data;

    // Se response è oggetto con array dentro
    const arrayData = Array.isArray(data) ? data : data.results || data.data;

    if (!Array.isArray(arrayData)) {
      throw new Error('API response non è un array');
    }

    // Converti in Excel
    console.log(Converting ${arrayData.length} records to Excel...);
    const workbook = XLSX.utils.book_new();
    const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(arrayData);
    XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Data');

    // Salva
    XLSX.writeFile(workbook, filename);
    console.log(✅ File ${filename} creato con successo!);

  } catch (error) {
    console.error('❌ Errore:', error.message);
  }
}

// Uso
apiToExcel('https://api.example.com/users', 'users.xlsx');

Python script completo

import requests
import pandas as pd

def api_to_excel(api_url, filename='api_data.xlsx'):
    """Scarica dati da API e salva in Excel"""
    try:
        # Fetch dati
        print('Fetching data from API...')
        response = requests.get(api_url)
        response.raise_for_status()

        data = response.json()

        # Gestisci diversi formati response
        if isinstance(data, dict):
            # Cerca array nei campi comuni
            for key in ['results', 'data', 'items']:
                if key in data and isinstance(data[key], list):
                    data = data[key]
                    break

        if not isinstance(data, list):
            raise ValueError('API response non contiene array')

        # Converti in DataFrame
        df = pd.DataFrame(data)

        # Salva in Excel
        print(f'Converting {len(df)} records to Excel...')
        df.to_excel(filename, index=False, engine='openpyxl')

        print(f'✅ File {filename} creato con successo!')

    except Exception as e:
        print(f'❌ Errore: {str(e)}')

# Uso
api_to_excel('https://api.example.com/products', 'products.xlsx')

Best practices

1. Gestisci tipi di dati

function sanitizeForExcel(value) {
  // Null/undefined → stringa vuota
  if (value === null || value === undefined) {
    return '';
  }

  // Date → formato ISO
  if (value instanceof Date) {
    return value.toISOString().split('T')[0];
  }

  // Array → stringa separata da virgole
  if (Array.isArray(value)) {
    return value.join(', ');
  }

  // Oggetto → JSON string
  if (typeof value === 'object') {
    return JSON.stringify(value);
  }

  return value;
}

2. Limita dimensione file

// Chunking per file grandi
function exportLargeDataset(data, chunkSize = 10000) {
  const chunks = [];

  for (let i = 0; i < data.length; i += chunkSize) {
    chunks.push(data.slice(i, i + chunkSize));
  }

  chunks.forEach((chunk, index) => {
    jsonToExcel(chunk, data_part_${index + 1}.xlsx);
  });
}

3. Usa encoding UTF-8

# Python
df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)
# utf-8-sig aggiunge BOM per compatibilità Excel

4. Formatta date correttamente

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df['data'] = pd.to_datetime(df['data'])

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, index=False)

    # Formatta colonna date
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['Sheet1']

    date_format = workbook.add_format({'num_format': 'dd/mm/yyyy'})
    worksheet.set_column('A:A', 12, date_format)

Conclusione

Convertire JSON in Excel è essenziale per:

✅ Condivisione dati con utenti non tecnici
✅ Analisi e visualizzazione
✅ Report aziendali
✅ Backup leggibili

Strumenti consigliati:

JavaScript: SheetJS (xlsx)
Python: pandas + openpyxl
Online: ConvertCSV.com
CSV semplice: Codice nativo

Scegli il metodo più adatto al tuo caso d'uso e inizia a esportare i tuoi dati JSON!

Convertire JSON in Excel: Guida completa con esempi pratici

Big JSON Team