JSON格式数据是非常流行的一种数据存储格式，很多网站都采用JSON格式来传递数据，我们之前讲过用谷歌浏览器就可以抓到JSON格式的数据包，然后就可以放到Power Query中来解析。JSON格式的数据是树形结构，与我们通常的表格结构有所不同，这个转换过程令很多初学者束手无策。今天我们就来说说，如何进行这个转换。

谷歌浏览器中，NetWork标签下的Response里的就是完整的JSON格式数据：

PreView下面就是这个JSON数据的预览：

通过这个预览，我们就能知道：

datanodes：对应的是数据wdnodes：对应的就是数据标签、或者数据对照表，这里面有国家代码对照、年份列表等等

这个数据的结构，即使不在谷歌浏览器中查看，通过Power Query来查看也是一样的：

因为Power Query中的所有操作是可以退回的，所以不用担心做错了，或者损坏数据源。

我们可以一层一层的打开，来观察这个数据的结构，又或者你希望保留其中一步的查看过程，可以这样来做，把数据源命名为JS，然后新建空查询引用JS：

然后我们来点击Record进入下一层：

wdnodes

这时候就出现了两个分支：datanodes、wdnodes，两个列表，我们先看其中的一个列表wdnodes:

列表中又有三个Record，分别对应的是：

指标：地区：时间：

可以点记录所在的行查看预览，记录中又包含有列表，我们再继续向下探索，选地区的记录：

进入这个List之后，我们可以查看到最终的数据了：

应该是每个国家一个记录，中间有国家的代码，对应的中文的国家的名称。

datanodes

我们再建立一个新的查询，查看datanodes数据结构：

这个记录列表有很多行，就代表了数据一共有这么多行，打开其中一个记录：

data对应的就是具体数据。wds其实对应的三个记录看起来是不是有些面熟，就是对应wdnodes的记录表格，只不过wds中只有代码，没有中文名称。

打开以后是这个样子的，地区代码是101：

到这里我们对整个JSON数据的结构有个大概的了解，接下来就是如何提取我们想要的数据：

我们可以分步来做，地区列表、数据

地区列表：

我们回到wdnodes查询，按这个到表的按钮：

然后展开表，我们不要那么多没用的数据，选其中两列就可以了：

这样地区列表就出来了：

数据

其实数据自带时间，不需要单独做时间表：

datanodes查询中我们从头开始，进行到data的记录列表这里，同样转换到表格：

展开记录：

其实大家如果仔细观察就会发现code这一列就包含有地区代码以及年份，但是我们为了演示从wds中获取地区代码以及年份，所以展开时保留了wds列。

展开data就选择data列就可以了

然后我们复制wds列，因为我们要取地区代码与年份：

选中其中一列，按展开的按钮，选提取值，中间会提示分隔符，确定就可以了，我们看到的结果是整列的错误，这个不要紧，我们还要做公式上的调整：

我们为了顺利改写公式要回去看一下时间和地区记录的内容：

记录的名称都是valuecode，

地区在wds列表的第2行的位置，用Power Query的列表引用就是{1}valuecode时间在wds列表的第3行的位置，用Power Query的列表引用就是{2}valuecode

我们根据这个名称来修改公式：

= Table.TransformColumns(复制的列, {"wds", each

Text.Combine(

List.Transform({_{2}[valuecode]}, Text.From)), type text})

粗体字部分就是修改的内容，同样我们再把地区代码提取出来：

最后我们稍作整理，第一列可以不要了，改一下列的名称和数据类型：

合并查询

用地区代码把中文名称查询过来：

展开删除地区代码，这个数据就整理好了。

今天用这么长的篇幅来写这个JSON数据整理的目的，就是为了然大家了解JSON结构到表格结构的转换，当然根据不同的JSON的数据，可以有不同的处理方法，今天这个是一列数据的提取，如果是多列数据的提取，加上多列标题的匹配应该怎么处理呢？

可以使用Table.FromRows函数，把数据、标题分别提取成列表结构，作为Table.FromRows函数的参数就可以处理好。

我们下一回再来处理这个多列数据的提取。