CSV til JSON
Konverter CSV-data til JSON-format hurtigt og nemt med vores gratis online CSV til JSON-konverter. Perfekt til udviklere, der importerer regnearksdata til applikationer, API'er eller databaser. Omdan CSV-data i tabelform til strukturerede JSON-arrays af objekter med det samme.
Ofte stillede spørgsmål
Indsæt dine CSV-data i inputfeltet, og klik på knappen Konverter til JSON. Værktøjet bruger den første række som egenskabsnavne og konverterer hver efterfølgende række til et JSON-objekt, hvilket skaber et array af objekter som output.
Din CSV skal have overskrifter i den første række (kolonnenavne) og data i de efterfølgende rækker. For eksempel: 'navn,alder\nJohn,30\nJane,25'. Overskrifterne bliver til JSON-objektnøgler, og hver datarække bliver til et objekt i JSON-arrayet.
Ja, det gør du! Du skal blot kopiere dine data fra Excel, Google Sheets eller et andet regnearksprogram og indsætte dem i værktøjet. De fleste regnearksprogrammer eksporterer til CSV-format, når du kopierer celler.
Konverteren registrerer og bevarer datatyper på en intelligent måde. Tal forbliver som tal i JSON, og tekst konverteres til strenge. Boolske værdier (true/false) og null-værdier genkendes og konverteres også korrekt.
Værktøjet analyserer CSV-filer korrekt i henhold til standard CSV-konventioner, herunder håndtering af citerede felter, der indeholder kommaer, newlines eller andre specialtegn. Det sikrer nøjagtig konvertering, selv med komplekse data.
Ja, værktøjet genererer korrekt formateret, gyldig JSON, der er i overensstemmelse med alle JSON-specifikationer. Du kan bruge outputtet direkte i JavaScript, API'er, databaser eller ethvert andet program, der accepterer JSON-data.
Tomme celler i CSV konverteres typisk til tomme strenge ("") i JSON, mens virkelig manglende værdier kan blive null afhængigt af konverterens indstillinger. Hvis en række har færre kolonner end overskriftsrækken, kan de manglende værdier håndteres som null, udefinerede eller udeladte egenskaber. Omvendt, hvis en datarække har flere kolonner end overskrifter, kan ekstra værdier blive ignoreret eller tildelt generiske egenskabsnavne. For at opnå de bedste resultater skal du sikre, at din CSV har et ensartet antal kolonner, og bruge eksplicitte tomme strenge eller null-indikatorer for manglende data.
Mens standard-CSV bruger komma, bruger mange datasæt semikolon (almindeligt i europæiske lande, hvor komma er decimalseparator), tabulator (TSV-format), pipes (|) eller andre afgrænsere. Avancerede CSV-parsere kan registrere eller acceptere brugerdefinerede afgrænsningsspecifikationer. Hvis din CSV bruger ikke-standardiserede afgrænsere, skal du muligvis forbehandle den eller bruge en konverter, der understøtter konfiguration af afgrænsere. Tabulatorseparerede værdier (TSV) er især almindelige for store datasæt, da tabulatorer sjældent optræder i data, hvilket reducerer behovet for escaping.
Standard CSV er flad og kan ikke naturligt repræsentere hierarkiske data. For at konvertere hierarkiske data fra CSV til JSON skal du enten: bruge punktnotation i overskrifter (som 'user.name', 'user.address.city'), som konverteren udvider til indlejrede objekter, inkludere forældre-barn-id-forhold, som du manuelt omstrukturerer efter konvertering, eller bruge flere CSV-filer med fremmednøglerelationer. For virkelig indlejrede data bør du overveje at bruge JSON eller XML som kildeformat. Nogle avancerede konvertere understøtter pivot-operationer til at skabe indlejrede strukturer fra flade CSV-data.
Konvertering af store CSV-filer (10 MB+) i browseren kan være hukommelseskrævende. Browserbaserede værktøjer kan have problemer med filer på over 50 MB på grund af JavaScript-hukommelsesbegrænsninger. For store datasæt: Brug streaming-parsere, der behandler bidder i stedet for at indlæse hele filen i hukommelsen, overvej konvertering på serversiden for filer over 100 MB, hold øje med advarsler om browserens ydeevne, og optimer ved at fjerne unødvendige kolonner først. Node.js-værktøjer som 'csv-parser' eller Pythons 'pandas'-bibliotek håndterer store filer mere effektivt end browserbaserede konvertere. Test altid med en lille prøve, før du behandler store datasæt.
