CSV를 JSON으로 변환

무료 온라인 CSV to JSON 변환기를 사용해 CSV 데이터를 쉽고 빠르게 JSON 형식으로 변환하세요. 스프레드시트 데이터를 애플리케이션, API 또는 데이터베이스로 가져오는 개발자에게 적합합니다. 표 형식의 CSV 데이터를 구조화된 JSON 개체 배열로 즉시 변환하세요.

자주 묻는 질문

입력 필드에 CSV 데이터를 붙여넣고 JSON으로 변환 버튼을 클릭합니다. 이 도구는 첫 번째 행을 속성 이름으로 사용하고 이후의 각 행을 JSON 개체로 변환하여 출력으로 개체 배열을 생성합니다.

CSV에는 첫 번째 행에 헤더(열 이름)가 있어야 하고 그 다음 행에 데이터가 있어야 합니다. 예: 'name,age\nJohn,30\nJane,25'. 헤더는 JSON 객체 키가 되고 각 데이터 행은 JSON 배열의 객체가 됩니다.

예! Excel, Google 스프레드시트 또는 스프레드시트 애플리케이션에서 데이터를 복사하여 도구에 붙여넣기만 하면 됩니다. 대부분의 스프레드시트 애플리케이션은 셀을 복사할 때 CSV 형식으로 내보냅니다.

변환기는 데이터 유형을 지능적으로 감지하고 보존합니다. 숫자는 JSON에서 숫자로 유지되고 텍스트는 문자열로 변환됩니다. 부울 값(참/거짓)과 null 값도 올바르게 인식하고 변환합니다.

이 도구는 쉼표, 줄 바꿈 또는 기타 특수 문자가 포함된 따옴표로 묶인 필드를 처리하는 등 표준 CSV 규칙에 따라 CSV 파일을 올바르게 구문 분석합니다. 따라서 복잡한 데이터도 정확하게 변환할 수 있습니다.

예, 이 도구는 모든 JSON 사양을 준수하는 올바른 형식의 유효한 JSON을 생성합니다. 이 출력은 JavaScript, API, 데이터베이스 또는 JSON 데이터를 허용하는 모든 애플리케이션에서 바로 사용할 수 있습니다.

CSV의 빈 셀은 일반적으로 JSON에서 빈 문자열("")로 변환되지만, 변환기의 설정에 따라 실제 누락된 값은 null이 될 수 있습니다. 행의 열 수가 머리글 행보다 적은 경우 누락된 값은 null, 정의되지 않음 또는 생략된 속성으로 처리될 수 있습니다. 반대로 데이터 행에 머리글보다 열이 더 많은 경우, 추가 값이 무시되거나 일반 속성 이름에 할당될 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 CSV의 열 수가 일정한지 확인하고 누락된 데이터에 대해 명시적인 빈 문자열 또는 null 표시기를 사용하세요.

표준 CSV는 쉼표를 사용하지만, 많은 데이터 세트는 세미콜론(쉼표가 소수점 구분 기호인 유럽 로캘에서 일반적), 탭(TSV 형식), 파이프(|) 또는 기타 구분 기호를 사용합니다. 고급 CSV 파서는 사용자 정의 구분 기호 사양을 감지하거나 허용할 수 있습니다. CSV에 비표준 구분 기호를 사용하는 경우 전처리하거나 구분 기호 구성을 지원하는 변환기를 사용해야 할 수 있습니다. 탭으로 구분된 값(TSV)은 데이터에 탭이 거의 나타나지 않아 이스케이프 필요성을 줄여주기 때문에 대규모 데이터 세트에 특히 일반적입니다.

표준 CSV는 평면적이며 계층적 데이터를 자연스럽게 표현할 수 없습니다. 계층형 데이터를 CSV에서 JSON으로 변환하려면 헤더에 점 표기법(예: 'user.name', 'user.address.city')을 사용하여 변환기가 중첩된 개체로 확장하거나, 변환 후 수동으로 재구성하는 부모-자식 ID 관계를 포함하거나, 외래 키 관계가 있는 여러 CSV 파일을 사용해야 합니다. 진정한 중첩 데이터의 경우 JSON 또는 XML을 소스 형식으로 사용하는 것이 좋습니다. 일부 고급 변환기는 피벗 작업을 지원하여 플랫 CSV 데이터에서 중첩된 구조를 만들 수 있습니다.

브라우저에서 대용량 CSV 파일(10MB 이상)을 변환하는 작업은 메모리를 많이 사용할 수 있습니다. 브라우저 기반 도구는 자바스크립트 메모리 제한으로 인해 50MB가 넘는 파일을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 대용량 데이터 세트의 경우: 전체 파일을 메모리에 로드하지 않고 청크를 처리하는 스트리밍 파서를 사용하고, 100MB 이상의 파일은 서버 측 변환을 고려하며, 브라우저 성능 경고를 주시하고, 불필요한 열을 먼저 제거하여 최적화하세요. 'csv-parser' 또는 Python의 'pandas' 라이브러리와 같은 Node.js 도구는 브라우저 기반 변환기보다 대용량 파일을 더 효율적으로 처리합니다. 대용량 데이터 세트를 처리하기 전에 항상 작은 샘플로 테스트하세요.