Daten und Tabellen: CSV, Excel, JSON und Datenstrukturen verstehen

Eine Datendatei wirkt oft simpel: einige Spalten, Zeilen und Werte. Probleme entstehen meist beim Bereinigen, Vergleichen, Zusammenführen oder Konvertieren. Eine Spaltenüberschrift kann sich ändern, ein CSV-Trennzeichen falsch erkannt werden oder eine Kennung versehentlich als Zahl behandelt werden.

Dieser erste Teil der Sammlung Daten und Tabellen sicher beherrschen erklärt die Grundlagen, bevor Daten verändert werden.

Die Struktur ist wichtiger als die Dateiendung

In einer klassischen Tabelle steht jede Zeile meist für einen Datensatz und jede Spalte für ein Merkmal. Ein Kundenexport kann beispielsweise id, name, email und land enthalten.

Die erste Zeile enthält häufig Überschriften. Verwendet eine Datei email und eine andere email_adresse, kann eine automatische Zusammenführung nicht immer erkennen, dass beide Felder dieselbe Bedeutung haben.

CSV: einfach und portabel, aber nicht eindeutig

CSV bedeutet Comma-Separated Values, in der Praxis kommen jedoch auch Semikolon, Tabulator oder andere Trennzeichen vor.

CSV ist reiner Text. Formeln, Farben, mehrere Tabellenblätter und andere Excel-Eigenschaften werden nicht gespeichert. Dafür lässt sich CSV leicht austauschen. Wichtig sind Trennzeichen, Anführungszeichen, Kodierung und Zeilenumbrüche innerhalb von Zellen.

Mit CSV validieren lässt sich die Struktur vor weiteren Schritten prüfen.

TSV: dieselbe Logik mit Tabulatoren

TSV verwendet einen Tabulator als Trennzeichen. Wie CSV bleibt es ein flaches Tabellenformat mit Zeilen und Spalten.

Excel: mehr als eine Wertetabelle

Eine Excel-Datei kann mehrere Blätter, Formeln, Datumswerte, Zelltypen und Formatierungen enthalten. Bei einer Konvertierung in CSV kann ein Teil dieser Informationen nicht erhalten bleiben.

Der Tabellendatei-Konverter ist sinnvoll, wenn tatsächlich ein anderes Format benötigt wird.

JSON: Objekte, Listen und Verschachtelungen

JSON ist nicht auf Tabellen beschränkt. Es kann Objekte, Arrays und verschachtelte Werte darstellen.

Eine CSV-Tabelle lässt sich gut als Liste von JSON-Objekten abbilden: Jede Zeile wird zu einem Objekt, jede Überschrift zu einem Schlüssel. Die Rückrichtung funktioniert am besten, wenn alle Objekte dieselben Eigenschaften besitzen.

Verschachtelte Objekte oder Listen müssen für eine Tabelle gegebenenfalls abgeflacht, serialisiert oder weggelassen werden.

Werttypen können täuschen

00123, 123 und "123" können unterschiedliche Bedeutungen haben. Postleitzahlen, Produktcodes oder IDs sollten nicht automatisch als Zahlen behandelt werden.

Auch Datumsangaben wie 01/02/2026 sind international mehrdeutig.

Bereinigen ist nicht konvertieren

Eine Umwandlung von CSV in JSON entfernt keine Duplikate. Excel nach CSV zu konvertieren entfernt keine Leerzeichen und vereinheitlicht keine Überschriften.

Für die Datenqualität ist Excel- und CSV-Datei bereinigen der passendere erste Schritt.

Vor dem Ändern zuerst prüfen

Eine sinnvolle Reihenfolge lautet:

1. Format und Trennzeichen erkennen;
2. Überschriften prüfen;
3. Schlüsselspalten identifizieren;
4. fehlende und ungewöhnliche Werte betrachten;
5. Zielformat festlegen;
6. erst danach bereinigen, filtern, zusammenführen oder konvertieren.

CSV-Statistiken helfen bei einem ersten Überblick.

Das Zielformat sollte sich nach der späteren Verwendung richten. So bleiben relevante Informationen erhalten und unnötige Konvertierungen werden vermieden.