CSV naar JSON
Converteer CSV-gegevens snel en eenvoudig naar JSON-formaat met onze gratis online CSV-naar-JSON-converter. Perfect voor ontwikkelaars die spreadsheetgegevens importeren in applicaties, API's of databases. Zet CSV-gegevens in tabelvorm onmiddellijk om in gestructureerde JSON-arrays van objecten.
Veelgestelde vragen
Plak je CSV-gegevens in het invoerveld en klik op de knop Converteren naar JSON. De tool gebruikt de eerste rij als namen voor de eigenschappen en converteert elke volgende rij naar een JSON object, waardoor een array van objecten als uitvoer wordt gecreëerd.
Je CSV moet koppen hebben in de eerste rij (kolomnamen) en gegevens in de volgende rijen. Bijvoorbeeld: 'naam, leeftijd, John, 30, Jane, 25'. De kopteksten worden JSON object sleutels, en elke rij gegevens wordt een object in de JSON array.
Ja! Kopieer je gegevens gewoon vanuit Excel, Google Sheets of een ander spreadsheetprogramma en plak ze in de tool. De meeste spreadsheetprogramma's exporteren naar CSV-formaat wanneer je cellen kopieert.
De converter detecteert en bewaart gegevenstypes op intelligente wijze. Getallen blijven getallen in JSON en tekst wordt geconverteerd naar tekenreeksen. Booleaanse waarden (waar/onwaar) en nulwaarden worden ook goed herkend en geconverteerd.
De tool parseert CSV-bestanden volgens de standaard CSV-conventies, inclusief het verwerken van gequote velden die komma's, nieuwe regels of andere speciale tekens bevatten. Dit zorgt voor een nauwkeurige conversie, zelfs met complexe gegevens.
Ja, de tool genereert correct geformatteerde, geldige JSON die voldoet aan alle JSON specificaties. Je kunt de uitvoer direct gebruiken in JavaScript, API's, databases of elke andere toepassing die JSON-gegevens accepteert.
Lege cellen in CSV worden meestal geconverteerd naar lege tekenreeksen ("") in JSON, terwijl echt ontbrekende waarden nul kunnen worden, afhankelijk van de instellingen van de converter. Als een rij minder kolommen heeft dan de header-rij, kunnen de ontbrekende waarden worden behandeld als nul, ongedefinieerd of weggelaten eigenschappen. Omgekeerd, als een gegevensrij meer kolommen dan kopregels heeft, kunnen extra waarden worden genegeerd of worden toegewezen aan algemene namen van eigenschappen. Voor de beste resultaten moet u ervoor zorgen dat uw CSV consistente kolomtellingen heeft en expliciete lege tekenreeksen of nulindicatoren gebruiken voor ontbrekende gegevens.
Terwijl standaard CSV komma's gebruikt, gebruiken veel datasets puntkomma's (gebruikelijk in Europese landen waar de komma het decimale scheidingsteken is), tabs (TSV-formaat), pijpen (|) of andere scheidingstekens. Geavanceerde CSV parsers kunnen aangepaste scheidingstekens detecteren of accepteren. Als je CSV niet-standaard scheidingstekens gebruikt, moet je het misschien vooraf verwerken of een converter gebruiken die scheidingstekens ondersteunt. Tab-gescheiden waarden (TSV) zijn vooral gebruikelijk voor grote datasets omdat tabs zelden voorkomen in gegevens, waardoor escaping minder nodig is.
Standaard CSV is plat en kan van nature geen hiërarchische gegevens weergeven. Om hiërarchische gegevens van CSV naar JSON te converteren, moet je ofwel: puntnotatie gebruiken in headers (zoals 'user.name', 'user.address.city') die de converter uitzet in geneste objecten, ouder-kind ID relaties opnemen die je handmatig herstructureert na de conversie, of meerdere CSV-bestanden gebruiken met foreign key relaties. Voor echt geneste gegevens kun je overwegen om JSON of XML als bronformaat te gebruiken. Sommige geavanceerde converters ondersteunen pivotbewerkingen om geneste structuren te maken van platte CSV-gegevens.
Het converteren van grote CSV-bestanden (10MB+) in de browser kan veel geheugen in beslag nemen. Browsergebaseerde tools kunnen moeite hebben met bestanden van meer dan 50 MB vanwege de geheugenbeperkingen van JavaScript. Voor grote datasets: gebruik streaming parsers die chunks verwerken in plaats van het hele bestand in het geheugen te laden, overweeg server-side conversie voor bestanden van meer dan 100MB, let op browser prestatiewaarschuwingen en optimaliseer door onnodige kolommen eerst te verwijderen. Node.js tools zoals 'csv-parser' of Python's 'pandas' bibliotheek verwerken grote bestanden efficiënter dan browser-gebaseerde converters. Test altijd eerst met een klein monster voordat u enorme datasets verwerkt.
