CSV zu JSON

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   CSV hinzufügen

   Legen Sie eine .csv-, .tsv-, .txt- oder .psv-Datei ab oder wählen Sie sie aus. Trennzeichen, Anführungszeichen und Kodierung werden aus der Datei erkannt und angezeigt, sodass Sie jedes davon ändern können.

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   Ausgabeform wählen

   Objektarray für eine API, JSON Lines für einen Datenbankimport, indizierte Zuordnung für Nachschlagevorgänge, Spaltenarrays für einen Dataframe oder Array von Arrays für Matrixdaten.

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   Werte-Lesart festlegen

   Schalten Sie die Typerkennung ein, um echte Zahlen, Boolesche Werte und null statt Zeichenketten zu erhalten, und legen Sie fest, ob eine leere Zelle zu null, einer leeren Zeichenkette wird oder ganz entfällt.

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   Konvertieren und exportieren

   Auf Konvertieren tippen, dann das ganze Dokument in die Zwischenablage kopieren oder herunterladen. Nichts verlässt Ihr Gerät.

Gebaut für den Weg von der Tabelle zur API: Steuern Sie, wie Zeilen getrennt werden, wie Bytes dekodiert werden, was aus jedem Wert wird und wie Kopfzeilen zu Schlüsseln werden – und holen Sie sich dann JSON für die Zwischenablage oder als Datei, ohne Ihr Gerät zu verlassen.

• Fünf Ausgabeformen statt einer — Objektarray für eine API, JSON Lines für einen Datenbankimport, indizierte Zuordnung für Nachschlagevorgänge, Spaltenarrays für einen Dataframe oder Array von Arrays für Matrixdaten.
• Echte Werte statt Zeichenketten — Zahlen, Boolesche Werte und null kommen als JSON-Werte heraus statt als Text in Anführungszeichen – mit Schutz für die Fälle, in denen das Information kosten würde.
• Trennzeichen und Anführungszeichen einstellbar — Automatisch aus der Datei erkennen oder Komma, Semikolon, Tabulator oder Pipe erzwingen, mit doppelten, einfachen oder gar keinen Anführungszeichen für Exporte, die die üblichen Regeln brechen.
• Kodierung, die zerschossenen Text repariert — Byte-Order-Marks haben Vorrang vor Ihrer Auswahl, UTF-16-Exporte werden korrekt gelesen, und ISO-8859-1 ist ein echter Latin-1-Dekodierer statt eines Alias.
• Objekte, Matrizen oder verschachtelte Datensätze — Schalten Sie „erste Zeile als Schlüssel“ ein für { "spalte": "wert" }-Zeilen, behalten Sie ein 2D-Array, wenn Sie ohnehin im Code normalisieren, oder falten Sie Punkt-Kopfzeilen zu verschachtelten Objekten.
• Kopieren, herunterladen, wiederholen — Formatiertes JSON ist bereit für Postman, jq oder das Repository – nach jeder Änderung sofort neu erzeugt.
• Ausführung mit Datenschutz zuerst — Die Vorschau erscheint, sobald die Datei gelesen ist – keine Warteschlange, kein Upload, kein Warten.

Die Form bestimmt, was die oberste Ebene des Dokuments ist, und die richtige hängt vollständig davon ab, was sie lesen wird. Jede ist eine andere Datei, nicht eine andere Formatierung derselben Datei.

• Objektarray — [{ "id": 1, "name": "Ada" }] – die Voreinstellung und das, was eine HTTP-API, eine JavaScript-Anwendung oder ein typisiertes Struct erwartet.
• Array von Arrays — [["id","name"],[1,"Ada"]] – jede Zelle nach Position, ohne eine Kopfzeile zu verbrauchen. Richtig für Matrixdaten oder für Dateien mit doppelten oder fehlenden Kopfzeilen.
• JSON Lines (NDJSON) — Ein vollständiger Datensatz pro Zeile, ohne umschließende Klammern und ohne Kommas zwischen den Datensätzen. Das nehmen mongoimport, BigQuery und die meisten Log-Pipelines, und es wird nie eingerückt – ein über mehrere Zeilen verteilter Datensatz zerstört das Format.
• Indizierte Zuordnung — { "SKU-1": { … } } – ein Index, mit der Spalte als Schlüssel, die Sie wählen. Richtig, wenn der Empfänger Datensätze über eine ID nachschlägt statt sie zu durchlaufen. Zwei Zeilen mit gleichem Schlüssel können nicht beide überleben, das Werkzeug meldet daher, wie viele entfallen sind.
• Spaltenarrays — { "id": [1,2], "name": ["Ada","Grace"] } – spaltenorientiert, was pandas, Arrow und die meisten Diagrammbibliotheken wollen, und deutlich kleiner als Zeilenobjekte, wenn eine Datei viele Spalten hat.

Mit eingeschalteter Typerkennung wird jede Zelle als der JSON-Wert gelesen, der sie tatsächlich ist, statt als Text in Anführungszeichen. Interessant ist nicht, was umgewandelt wird, sondern was bewusst nicht: Jeder dieser Fälle ist ein Wert, den ein naiver Konverter still beschädigt.

Was umgewandelt wird

• Zahlen — Ganze Zahlen, Dezimalzahlen und Exponenten, Tausendertrennzeichen entfernt, und sowohl die Schreibweise 1,234.56 als auch 1.234,56 verstanden. Buchhalterische Klammern werden als negativ gelesen: (1.234,50) wird zu -1234,5.
• Boolesche Werte — true, false, TRUE, FALSE, True und False werden zu echten JSON-Booleans. TRUE und FALSE schreibt eine Tabellenkalkulation; die Kleinschreibweisen schreibt alles andere.
• Null — Eine leere Zelle wird standardmäßig zu null, und der Literaltext null oder NULL – was ein Datenbankexport schreibt – wird ebenfalls zu null.
• Eingebettetes JSON, auf Wunsch — Eine Zelle, die selbst ein JSON-Array oder -Objekt ist, kann geparst statt in Anführungszeichen gesetzt werden – das macht einen Airtable- oder Notion-Export erst brauchbar. Standardmäßig aus, denn ein Adressfeld mit einer geschweiften Klammer ist keine Datenstruktur.

Was bewusst Text bleibt

• Führende Nullen — 007 und 00123 bleiben Zeichenketten. Die Umwandlung in 7 und 123 lässt sich nicht rückgängig machen, und eine Teilenummer oder Postleitzahl ist keine Menge.
• Lange Bezeichner — Eine Kartennummer, IMEI oder Datenbank-ID mit mehr als fünfzehn signifikanten Stellen bleibt eine Zeichenkette. Als JSON-Zahl wird aus 12345678901234567890 die Zahl 12345678901234567000 – leise und ohne Fehler.
• Führende Pluszeichen — +4915112345678 ist eine Telefonnummer, keine positive Ganzzahl, und das Weglassen des Plus verändert die Bedeutung.
• Infinity und NaN — Beides ist kein gültiges JSON. Ein Konverter, der sie durchlässt, erzeugt keine kaputte Datei – er erzeugt eine gültige Datei, in der diese Zellen stillschweigend zu null geworden sind.
• Datumsangaben — JSON hat keinen Datumstyp, also bleibt 2024-01-15 genau die Zeichenkette, die in der Datei stand. Alles andere wäre eine Vermutung über ein Format, das die Datei nie genannt hat.
• Währung und Prozentwerte — 50 € und 12 % behalten ihre Symbole. Sie zu entfernen ändert die Bedeutung des Werts, und in JSON gibt es keinen Ort, an dem man festhalten könnte, dass eine Zahl ein Prozentwert war.

Die Kopfzeile ist die Stelle, an der ein Konverter am ehesten unbemerkt Daten verliert, denn jeder Fehlschlag dort erzeugt weiterhin ein wohlgeformtes Dokument – nur eben eines mit einer fehlenden Spalte. Diese Fälle werden behandelt statt ignoriert, und jeder wird neben der Datei gemeldet.

• Doppelte Kopfzeilen — Eine Datei mit zwei Spalten namens id würde die zweite über die erste schreiben. Die spätere wird zu id_2 umbenannt, und das Werkzeug nennt die Anzahl.
• Leere Kopfzellen — Eine leere Kopfzelle wird zu column_4, nummeriert nach ihrer Position in der Datei, damit klar ist, um welche Spalte es geht.
• Zu kurze Kopfzeilen — Ist der Datenteil breiter als die Kopfzeile, werden die zusätzlichen Spalten benannt statt verworfen – Werte zu verlieren, weil die Kopfzeile kurz war, sieht man der Ausgabe nicht an.
• Schreibweise der Schlüssel — Namen genau so lassen, wie die Datei sie geschrieben hat, oder in Klein-, Großschreibung, camelCase oder snake_case umwandeln. Umbenennen ist eine bewusste Entscheidung: Ein Konverter sollte nicht von sich aus umbenennen.
• Reserviert wirkende Namen — Eine Spalte namens __proto__ oder constructor behält ihren exakten Namen. Das Dokument wird direkt als Text geschrieben statt zu JavaScript-Objekten zusammengesetzt, deshalb überstehen auch Namen die Umwandlung, die sich im Code nicht zuweisen ließen.

Exporte aus CRM-Systemen und Formularwerkzeugen schreiben verschachtelte Daten oft als flache Spalten namens adresse.stadt und adresse.plz. Mit eingeschalteter Verschachtelung werden sie wieder zu einem echten Objekt gefaltet, sodass das JSON die Form hat, die die Daten vor dem Flachklopfen hatten.

• Punkt oder Schrägstrich — Beide Trennzeichen sind möglich, und die Option ist standardmäßig aus – eine Spalte, die berechtigterweise Umsatz.2024 heißt, soll nicht ungefragt zu einem Objekt werden.
• Beliebige Tiefe — a.b.c.d verschachtelt vier Ebenen. Leere Segmente fallen weg, a..b entspricht also a.b.
• Keine Spalte geht je verloren — Enthält eine Datei sowohl adresse als auch adresse.stadt, kann ein Name nicht gleichzeitig Wert und Objekt sein. Statt eines von beiden zu verwerfen, behalten die Punkt-Spalten ihre ursprünglichen flachen Namen, und das Werkzeug nennt die Spalten, die es nicht verschachteln konnte.
• Nichts wird umbenannt — Die Alternative wäre, einer Spalte einen Namen zu erfinden – dann passt das JSON nicht mehr zur Datei. Jeder Schlüssel der Ausgabe ist entweder eine Kopfzeile, die die Datei enthielt, oder ein ausdrückliches column_N für eine, die sie nicht hatte.

Jede Einstellung verändert, wie Zeichen zu Feldern und wie Felder zu JSON-Eigenschaften werden. Sie werden beim Ändern sofort auf die Datei angewendet, die Vorschau zeigt also immer die aktuellen Einstellungen.

• Trennzeichen — Der Automatikmodus bewertet Komma, Semikolon, Tabulator und Pipe danach, wie rechteckig die Lesart die Datei macht, und nicht nach der Häufigkeit des Zeichens – Kommas in Feldern mit Anführungszeichen verfälschen das Ergebnis also nicht. Der manuelle Modus setzt sich bei störrischen Dateien durch.
• Anführungszeichen — Doppelte Anführungszeichen sind der Standard, doch es gibt Dateien, die mit Apostrophen zitieren, und Dateien ganz ohne Zitierung, in denen ein Apostroph in einem Namen sonst als solches gelesen würde. Ein Anführungszeichen eröffnet ein Feld nur am Feldanfang – das hält O'Brien unversehrt.
• Führende Zeilen überspringen — Berichte tragen oft einen Titel und eine Leerzeile über der eigentlichen Kopfzeile. Sie zu überspringen macht die richtige Zeile zur Kopfzeile, und Zeilen zählen als Zeilen: Ein Titel mit einem Zeilenumbruch ist trotzdem eine Zeile.
• Erste Zeile als Schlüssel — Ordnet Kopfzeilen JSON-Schlüsseln zu; schalten Sie es aus, wenn die Datei keine Kopfzeile hat und jede Zeile Daten enthält – die Spalten heißen dann column_1 aufwärts.
• Leerzeichen entfernen — Standardmäßig an, damit ein Export mit fester Breite ' 42 ' als die Zahl 42 liest. Ausschalten, wenn die Abstände in einer Zelle beabsichtigt sind.
• Leere Zellen — Eine leere Zelle wird zu null, zu einer leeren Zeichenkette, oder der Schlüssel entfällt ganz. In den positionsbasierten Formen – Arrays und Spaltenarrays – würde das Weglassen eines Werts alle folgenden Spalten verschieben, dort bleibt eine leere Zelle deshalb null.

Sehen Buchstaben oder Währungszeichen in der Vorschau falsch aus, wählen Sie einen anderen Dekodierer. Die Automatik deckt fast alles ab; die manuellen Optionen sind für die Dateien, über die sie nichts wissen kann.

• Automatisch — Liest eine Byte-Order-Mark, falls vorhanden, prüft dann, ob die Bytes gültiges UTF-8 sind, und greift sonst auf Windows-1252 zurück – das schreibt eine Tabellenkalkulation im westlichen Sprachraum, wenn man nichts anderes verlangt.
• UTF-8 — Standard für Data Warehouses, SaaS-Exporte und alles, was als Unicode gespeichert wurde. Eine UTF-8-Byte-Order-Mark wird entfernt, statt Teil des ersten Schlüssels zu werden.
• UTF-16LE und UTF-16BE — Das Ergebnis des Exports „Unicode-Text“. Versehentlich als UTF-8 gelesen, wird eine solche Datei zu einer einzigen riesigen Spalte aus Nullzeichen.
• Windows-1252 — Typisch für Excel-CSV unter Windows in westeuropäischen Spracheinstellungen, wo 0x92 ein typografisches Apostroph ist.
• ISO-8859-1 — Ein echter Latin-1-Dekodierer, bei dem jedes Byte auf den Codepunkt desselben Werts abgebildet wird. Die meisten Werkzeuge führen dies als eigene Option und liefern dann Windows-1252, weil der Web-Kodierungsstandard den Namen als Alias behandelt – hier ist es der echte Dekodierer, für Dateien, in denen 0x80–0x9F Steuerzeichen und keine Satzzeichen sind.

Eine Datei nach der anderen ist kostenlos, bis 25 MB. Pro ergänzt Umfang und Auslieferung – die Konvertierung selbst und jede Option, die die Korrektheit betrifft, sind in beiden Stufen identisch.

• Bis zu 50 Dateien — Reihen Sie einen Ordner voller Exporte ein und konvertieren Sie sie in einem Durchgang, jede mit eigenem erkannten Trennzeichen, eigener Kodierung und eigener Kopfzeile.
• Ein ZIP-Download — Ein Stapel wird als einzelnes Archiv heruntergeladen statt in fünfzig Speicherdialogen. Dateinamen werden für das Entpacken abgesichert, damit ein Name aus einem fremden Export nicht außerhalb des Zielordners schreiben kann.
• Zu einem Dokument zusammenführen — Fügt alle eingereihten Dateien zu einem einzigen Objektarray oder einer einzigen JSON-Lines-Datei zusammen. Jede Datei wird mit ihrer eigenen Kopfzeile gelesen, die dritte Spalte von Datei zwei landet also nie unter der dritten Überschrift von Datei eins.
• Alles andere ist kostenlos — Alle fünf Ausgabeformen, Typerkennung, Verschachtelung, Schlüsseltransformationen, Spaltenüberschreibungen, jede Kodierung und jede Einrückung sind kostenlos verfügbar.

JSON ist die gemeinsame Sprache von REST-APIs, Serverless-Funktionen und NoSQL-Ladern. Der Weg von CSV zu JSON erlaubt es, Strukturen zu prüfen, Ausgaben zu vergleichen und Zeilen in Anwendungen zu leiten, ohne in jeder Sprache einen eigenen Parser zu schreiben.

• Bereit für API und Automatisierung — Dieselbe Struktur passt in fetch-Bodies, CLI-Werkzeuge oder Dokumentenspeicher.
• Strukturiert für Code — Arrays und Objekte lassen sich nach der Umwandlung sauber auf TypeScript-, Python- oder Go-Typen abbilden.
• Typisiert, also übersteht es den Weg — Eine JSON-Zahl ist für jeden Empfänger eine Zahl. Eine CSV-Zelle ist für alle Text, und danach rät jeder anders.
• Vergleichbar — Formatiertes JSON mit einem Wert pro Zeile ergibt einen lesbaren Diff, was eine einzeilige CSV-Zeile nicht tut.

Die Datei wird als Bytes gelesen, mit der Kodierung dekodiert, die die Datei nennt oder die Sie wählen, in Zeilen zerlegt und direkt als JSON-Text geschrieben. Es gibt keine Zwischentabelle und keinen Umweg über einen Server.

• Dekodieren — Die Byte-Order-Mark wird zuerst gelesen und schlägt das Auswahlfeld, denn die Marke ist die Datei, die ihre Kodierung nennt. Ohne sie wird gültiges UTF-8 erkannt und Windows-1252 dient als Rückfall.
• Erkennen und trennen — Trennzeichen und Anführungszeichen werden gemeinsam an einer Stichprobe bewertet, und sowohl der Sieger als auch der Zweitplatzierte werden angezeigt, damit eine knappe Entscheidung sichtbar statt still ist. Felder in Anführungszeichen dürfen Trennzeichen und Zeilenumbrüche enthalten.
• Typisieren — Jede Zelle wird gegen eine Grammatik geprüft, statt einem großzügigen eingebauten Parser übergeben zu werden – das hält 007, 10-20 und +1 unversehrt, statt daraus 7, ein Datum und 1 zu machen.
• Schreiben — Das Dokument wird blockweise geschrieben und als Datei zusammengesetzt statt als eine einzige riesige Zeichenkette – deshalb legt ein 27-MB-Ergebnis die Seite nicht lahm. Die Ausgabe ist Byte für Byte das, was der Serialisierer der Sprache selbst erzeugen würde.

Die Konvertierung läuft auf Ihrem Gerät, außerhalb des Haupt-Threads, und schreibt das Dokument blockweise statt es in einem Stück aufzubauen – ein 10-MB-Export ist in etwa einer halben Sekunde umgewandelt und die Seite reagiert durchgehend.

• CSV zu Excel
• JSON zu CSV
• CSV-Spalten hinzufügen oder entfernen
• CSV sortieren
• CSV-Zeilen filtern
• CSV-Viewer