【n8n教程】：掌握数据转换函数，轻松处理复杂数据

在n8n中，数据转换函数是最强大的工具之一。它们让你能够在表达式中快速处理和转换数据，无需编写复杂的JavaScript代码。无论你是在处理数组、字符串、日期还是数字，n8n都提供了便捷的内置函数，让数据处理变得轻松高效。

🎯 什么是数据转换函数？

数据转换函数是n8n提供的辅助函数，可以在表达式编辑器中直接使用，无需编写原生JavaScript代码。它们遵循统一的语法模式：

// 基础语法
{{ $json.fieldName.functionName() }}

// 带参数的函数
{{ $json.array.chunk(5) }}

// 链式调用
{{ $json.string.toUpperCase().trim() }}

优势：

• • ✅ 代码简洁，易于上手
• • ✅ 内置错误处理
• • ✅ 适合初学者和快速原型开发
• • ✅ 官方维护和更新

📊 数据转换函数分类详解

1️⃣ 数组函数（Array Functions）

数组是n8n中最常用的数据结构。以下是核心数组函数：

💡 实战例子：

// 场景：有一个订单列表，需要计算总金额和订单数量
{{ $json.orders.sum() }}  // 计算所有订单金额总和
{{ $json.orders.length }} // 统计订单总数
{{ $json.orders.first() }} // 获取第一个订单

// 场景：清理重复的标签
{{ $json.tags.removeDuplicates() }}

// 场景：获取前10条数据
{{ $json.items.chunk(10).first() }}

2️⃣ 字符串函数（String Functions）

字符串处理是数据转换的重要环节：

💡 实战例子：

// 场景：标准化用户邮箱
{{ $json.email.toLowerCase().trim() }}

// 场景：验证并提取邮箱
{{ $json.text.isEmail() ? $json.text : $json.text.extractEmail() }}

// 场景：从URL提取域名
{{ $json.website_url.extractDomain() }}

// 场景：清理网页内容
{{ $json.html_content.removeTags().removeMarkdown() }}

// 场景：对敏感数据进行加密
{{ $json.password.hash('sha256') }}

3️⃣ 数字函数（Number Functions）

数字处理在金融、统计等领域至关重要：

💡 实战例子：

// 场景：商品价格精确到两位小数
{{ $json.price.round(2) }}

// 场景：库存管理，检查是否偶数
{{ $json.quantity.isEven() ? '可分成对' : '不能完全分对' }}

// 场景：将时间戳转为日期
{{ $json.created_timestamp.toDateTime('ms').format('YYYY-MM-DD') }}

// 场景：多语言货币格式
{{ $json.amount.format('zh-CN') }}  // 中文格式
{{ $json.amount.format('en-US') }}  // 美国格式

4️⃣ 日期函数（Date Functions）

日期处理对于工作流自动化至关重要：

💡 实战例子：

// 场景：创建7天后的截止日期
{{ $json.order_date.plus(7, 'days').format('YYYY-MM-DD') }}

// 场景：检查订单是否在最近30天内
{{ $json.order_date.isInLast(30, 'days') ? '最近订单' : '历史订单' }}

// 场景：检查是否周末（决定发送邮件的时间）
{{ $json.date.isWeekend() ? '下周一发送' : '今天发送' }}

// 场景：提取年份进行分类
{{ $json.date.extract('year') }}

// 场景：获取月底日期进行结账
{{ $json.date.endOfMonth().format('YYYY-MM-DD') }}

5️⃣ 布尔值函数（Boolean Functions）

布尔值用于逻辑判断和条件流控制：

💡 实战例子：

// 场景：将活跃状态转为数字（1=活跃，0=非活跃）
{{ $json.is_active.toInt() }}

// 场景：条件判断
{{ $json.is_premium.toInt() === 1 ? '高级用户' : '普通用户' }}

6️⃣ 对象函数（Object Functions）

对象是n8n中的关键数据结构：

💡 实战例子：

// 场景：检查必需字段是否存在
{{ $json.form.hasField('email') && $json.form.hasField('name') }}

// 场景：从对象中移除敏感信息
{{ $json.user.removeField('password').removeField('secret_key') }}

// 场景：合并用户基本信息和补充信息
{{ $json.user_base.merge(user_profile) }}

// 场景：将对象转为URL查询参数
{{ $json.filters.urlEncode() }}  // { search: 'test', limit: 10 } => 'search=test&limit=10'

// 场景：清理对象中的空值
{{ $json.data.compact() }}

🚀 实战工作流：客户数据处理与分析

现在让我们通过一个完整的实际工作流示例，展示如何综合运用这些数据转换函数。

工作流场景

处理从CRM系统导入的客户数据，包括：

• • 清理和标准化数据
• • 验证数据质量
• • 分类和分组客户
• • 生成统计报告

完整工作流代码

将以下JSON代码导入n8n，即可快速创建该工作流：

{
  "name": "Customer Data Processing & Analytics",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "content": "[\n  {\n    \"id\": 1,\n    \"name\": \"John Smith\",\n    \"email\": \"  JOHN.SMITH@GMAIL.COM  \",\n    \"phone\": \"(555) 123-4567\",\n    \"status\": \"active\",\n    \"purchase_amount\": 1500.567,\n    \"purchase_date\": \"2025-01-15\",\n    \"tags\": [\"vip\", \"repeat\", \"vip\", \"premium\"]\n  },\n  {\n    \"id\": 2,\n    \"name\": \"jane doe\",\n    \"email\": \"jane.doe@HOTMAIL.COM\",\n    \"phone\": \"\",\n    \"status\": \"inactive\",\n    \"purchase_amount\": 750.25,\n    \"purchase_date\": \"2024-12-20\",\n    \"tags\": [\"new\", \"newsletter\"]\n  },\n  {\n    \"id\": 3,\n    \"name\": \"bob johnson\",\n    \"email\": \"bob@example.com\",\n    \"phone\": \"(555) 987-6543\",\n    \"status\": \"active\",\n    \"purchase_amount\": 2250.99,\n    \"purchase_date\": \"2025-01-10\",\n    \"tags\": [\"enterprise\", \"vip\", \"contract\"]\n  }\n]"
      },
      "name": "Sample Data",
      "type": "n8n-nodes-base.function",
      "typeVersion": 1,
      "position": [300, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "each",
        "expression": "={{ $json.name.toTitleCase() }}"
      },
      "name": "Standardize Names",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [500, 200]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "each",
        "expression": "={{ $json.email.toLowerCase().trim() }}"
      },
      "name": "Clean Email",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [700, 200]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "each",
        "expression": "={{ $json.purchase_amount.round(2) }}"
      },
      "name": "Round Amount",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [900, 200]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "each",
        "expression": "={{ $json.tags.removeDuplicates().toJsonString() }}"
      },
      "name": "Remove Duplicate Tags",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [1100, 200]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "each",
        "expression": "={{ { id: $json.id, name: $json.name, email: $json.email, is_valid: $json.email.isEmail(), status: $json.status, purchase_amount: $json.purchase_amount, purchase_date: $json.purchase_date, tag_count: $json.tags.length, is_vip: $json.tags.includes('vip'), days_since_purchase: $json.purchase_date.toDateTime().extract('day') } }}"
      },
      "name": "Build Customer Profile",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [1300, 200]
    },
    {
      "parameters": {
        "conditions": {
          "string": [
            {
              "value1": "={{ $json.is_valid }}",
              "value2": "true",
              "operation": "equal"
            }
          ]
        }
      },
      "name": "Filter Valid Emails",
      "type": "n8n-nodes-base.if",
      "typeVersion": 2,
      "position": [1500, 100]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "each",
        "expression": "={{ { ...($json), customer_tier: $json.purchase_amount > 2000 ? 'Platinum' : $json.purchase_amount > 1000 ? 'Gold' : 'Silver', last_purchase_days: 'recent' } }}"
      },
      "name": "Classify Customers",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [1500, 250]
    },
    {
      "parameters": {
        "content": "PROCESSING SUMMARY:\n\nTotal Customers Processed: {{ $json.length }}\n\nData Quality Metrics:\n- Valid Emails: {{ $json.filter(c => c.is_valid).length }}\n- VIP Customers: {{ $json.filter(c => c.is_vip).length }}\n- Total Revenue: ${{ $json.map(c => c.purchase_amount).sum().round(2) }}\n- Average Purchase: ${{ $json.map(c => c.purchase_amount).average().round(2) }}\n- Max Purchase: ${{ $json.map(c => c.purchase_amount).max().round(2) }}\n- Min Purchase: ${{ $json.map(c => c.purchase_amount).min().round(2) }}\n\nCustomer Tiers:\n- Platinum: {{ $json.filter(c => c.customer_tier === 'Platinum').length }}\n- Gold: {{ $json.filter(c => c.customer_tier === 'Gold').length }}\n- Silver: {{ $json.filter(c => c.customer_tier === 'Silver').length }}"
      },
      "name": "Generate Report",
      "type": "n8n-nodes-base.debug",
      "typeVersion": 1,
      "position": [1700, 200]
    }
  ],
  "connections": {
    "Sample Data": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Standardize Names",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Standardize Names": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Clean Email",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Clean Email": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Round Amount",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Round Amount": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Remove Duplicate Tags",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Remove Duplicate Tags": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Build Customer Profile",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Build Customer Profile": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Filter Valid Emails",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Filter Valid Emails": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Classify Customers",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ],
        [
          {
            "node": "Classify Customers",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Classify Customers": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Generate Report",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

工作流说明

📍 工作流步骤：

1. 1. Sample Data - 示例数据源，包含3个客户的原始数据
2. 2. Standardize Names - 使用 toTitleCase() 将名字转为标题格式
3. 3. Clean Email - 使用 toLowerCase() 和 trim() 清理邮箱
4. 4. Round Amount - 使用 round(2) 将金额精确到两位小数
5. 5. Remove Duplicate Tags - 使用 removeDuplicates() 去除重复标签
6. 6. Build Customer Profile - 构建客户档案，使用多个函数
7. 7. Filter Valid Emails - 使用 isEmail() 验证邮箱有效性
8. 8. Classify Customers - 根据消费金额分类（Platinum/Gold/Silver）
9. 9. Generate Report - 生成统计报告

关键函数使用总结

该工作流演示了以下核心数据转换函数：

• • 字符串函数：toTitleCase(), toLowerCase(), trim(), isEmail()
• • 数字函数：round()
• • 数组函数：removeDuplicates(), length, sum(), average(), max(), min(), includes(), filter(), map()
• • 条件逻辑：三元运算符 ? :

💡 最佳实践

✅ 推荐做法

1. 1. 链式调用 - 一次处理多个转换，提高效率

   {{ $json.email.toLowerCase().trim().isEmail() }}

2. 2. 验证数据 - 在使用前检查数据有效性

   {{ $json.email.isEmail() ? $json.email : 'invalid' }}

3. 3. 使用条件判断 - 根据数据内容做出决定

   {{ $json.amount > 1000 ? 'VIP' : 'Regular' }}

4. 4. 整理输出 - 使用 compact() 和 removeField() 清理最终结果

   {{ $json.data.compact().removeField('internal_id') }}

❌ 避免陷阱

1. 1. 不检查空值 - 空值可能导致错误

   // ❌ 错误
   {{ $json.array.first() }}
   
   // ✅ 正确
   {{ $json.array.isEmpty() ? null : $json.array.first() }}

2. 2. 忘记类型转换 - 不同类型的数据需要转换

   // ❌ 错误（字符串数字相加）
   {{ $json.price + $json.tax }}
   
   // ✅ 正确
   {{ ($json.price.toFloat() + $json.tax.toFloat()).round(2) }}

3. 3. 过度嵌套 - 复杂表达式难以维护，使用多个Set节点

   // ❌ 不建议
   {{ $json.users.map(u => u.email).filter(e => e.isEmail()).unique().join(';') }}
   
   // ✅ 建议用多个Set节点分步进行

总结

n8n的数据转换函数是处理数据的强大工具。通过掌握这些函数，你可以：

• • 快速清理和标准化数据
• • 验证数据质量
• • 实现复杂的业务逻辑
• • 构建高效的自动化工作流

• • 官方文档^[1]
• • n8n系列教程^[2]

引用链接

[1] 官方文档: https://docs.n8n.io/code/builtin/data-transformation-functions/
[2] n8n系列教程: https://www.undsky.com/blog/?category=n8n%E6%95%99%E7%A8%8B#