CSV till JSON
Konvertera CSV-data till JSON-format snabbt och enkelt med vår kostnadsfria online CSV till JSON-omvandlare. Perfekt för utvecklare som importerar kalkylbladsdata till applikationer, API:er eller databaser. Omvandla CSV-data i tabellform till strukturerade JSON-matriser med objekt direkt.
Vanliga frågor och svar
Klistra in dina CSV-data i inmatningsfältet och klicka på knappen Konvertera till JSON. Verktyget kommer att använda den första raden som egenskapsnamn och konvertera varje efterföljande rad till ett JSON-objekt, vilket skapar en array av objekt som utdata.
Din CSV ska ha rubriker i första raden (kolumnnamn) och data i efterföljande rader. Till exempel: "namn,ålder\nJohn,30\nJane,25". Rubrikerna blir JSON-objektnycklar och varje datarad blir ett objekt i JSON-arrayen.
Ja, det gör du! Kopiera helt enkelt dina data från Excel, Google Sheets eller något annat kalkylprogram och klistra in dem i verktyget. De flesta kalkylbladsprogram exporterar till CSV-format när du kopierar celler.
Konverteraren upptäcker och bevarar datatyper på ett intelligent sätt. Siffror förblir siffror i JSON och text konverteras till strängar. Booleska värden (sant/falskt) och null-värden identifieras och konverteras också korrekt.
Verktyget analyserar CSV-filer enligt standard CSV-konventioner, inklusive hantering av citerade fält som innehåller kommatecken, nya rader eller andra specialtecken. Detta säkerställer korrekt konvertering även med komplexa data.
Ja, verktyget genererar korrekt formaterad, giltig JSON som överensstämmer med alla JSON-specifikationer. Du kan använda resultatet direkt i JavaScript, API:er, databaser eller andra program som accepterar JSON-data.
Tomma celler i CSV konverteras vanligtvis till tomma strängar ("") i JSON, medan värden som verkligen saknas kan bli null beroende på konverterarens inställningar. Om en rad har färre kolumner än rubrikraden kan de saknade värdena hanteras som null-, odefinierade eller utelämnade egenskaper. Omvänt, om en datarad har fler kolumner än rubriker, kan extra värden ignoreras eller tilldelas generiska egenskapsnamn. För bästa resultat bör du se till att CSV-filen har konsekventa kolumnantal och använda uttryckliga tomma strängar eller null-indikatorer för saknade data.
I standard-CSV används kommatecken, men många dataset använder semikolon (vanligt i europeiska länder där kommatecken är decimalavgränsare), tabbar (TSV-format), pipes (|) eller andra avgränsare. Avancerade CSV-parsers kan upptäcka eller acceptera anpassade avgränsningsspecifikationer. Om din CSV använder avgränsare som inte är standard kan du behöva förbehandla den eller använda en konverterare som stöder konfiguration av avgränsare. Tabbseparerade värden (TSV) är särskilt vanliga för stora datauppsättningar eftersom tabbar sällan förekommer i data, vilket minskar behovet av escaping.
Standard CSV är platt och kan inte på ett naturligt sätt representera hierarkiska data. För att konvertera hierarkiska data från CSV till JSON måste du antingen: använda punktnotation i rubriker (som "user.name", "user.address.city") som konverteraren expanderar till nästlade objekt, inkludera ID-relationer mellan förälder och barn som du manuellt omstrukturerar efter konverteringen, eller använda flera CSV-filer med foreign key-relationer. För riktigt nästlade data bör du överväga att använda JSON eller XML som källformat. Vissa avancerade konverterare stöder pivotoperationer för att skapa nästlade strukturer från platta CSV-data.
Konvertering av stora CSV-filer (10 MB+) i webbläsaren kan vara minnesintensivt. Webbläsarbaserade verktyg kan få problem med filer på över 50 MB på grund av minnesbegränsningar i JavaScript. För stora datamängder: använd strömmande parsers som bearbetar bitar i stället för att ladda hela filen i minnet, överväg konvertering på serversidan för filer över 100 MB, se upp för prestandavarningar i webbläsaren och optimera genom att ta bort onödiga kolumner först. Node.js-verktyg som "csv-parser" eller Pythons "pandas"-bibliotek hanterar stora filer mer effektivt än webbläsarbaserade konverterare. Testa alltid med ett litet urval innan du bearbetar stora datamängder.
