Konvertiere CSV und JSON lokal im Browser ohne Upload.
Diese Daten konnten nicht konvertiert werden.
CSV beschreibt Datensätze und Spalten, während JSON Objekte, Listen und mehrere Werttypen darstellen kann. Dieser Konverter verbindet eine CSV-Tabelle mit Kopfzeile mit einem JSON-Array flacher Objekte. Er eignet sich für API-Beispiele, Anwendungsexporte und den Austausch zwischen Tabellenkalkulation und Skript. Beide Richtungen garantieren keinen identischen Rundlauf: CSV unterscheidet nicht von selbst zwischen null, fehlendem Feld und leerer Zeichenfolge oder zwischen einer Zahl und ähnlich aussehendem Text. Solche Unterschiede benötigen ein ausdrücklich vereinbartes Schema außerhalb der bloßen Feldtrennung, wenn sie für den Empfänger erhalten bleiben sollen.
Wähle Komma, Semikolon oder Tabulator ausdrücklich aus. Die Einstellung dient in einer Richtung zum Lesen und in der anderen zum Schreiben von CSV. Diese Oberfläche bietet weder automatische Erkennung noch senkrechten Strich. CSV in JSON behandelt den ersten logischen Datensatz immer als Kopfzeile und erzeugt je weiterer Zeile ein Objekt. Äußere Leerzeichen der Titel werden entfernt. Leere oder wiederholte Namen erhalten Ersatznamen, damit sämtliche Spalten erhalten bleiben. Zusätzliche Felder langer Zeilen bekommen ebenfalls Eigenschaften, statt durch Namenskollisionen verloren zu gehen.
Jeder aus CSV gelesene Wert bleibt eine JSON-Zeichenfolge. Ein Betrag 12,50 wird nicht als Zahl erraten, und die Referenz 001 behält ihre führenden Nullen. Zitierte Felder können Trennzeichen, verdoppelte Anführungszeichen und mehrere Zeilen enthalten. Ein nicht geschlossenes Anführungszeichen blockiert die Konvertierung. Für JSON in CSV wird ein nicht leeres Array von Objekten verlangt, deren Zellen Zeichenfolgen, endliche Zahlen, boolesche Werte oder null sind. Einzelobjekte, Zahlenlisten und verschachtelte Zellen bilden hier keine unterstützte flache Tabelle.
Die in den Objekten vorhandenen Eigenschaften bilden die exportierten Spalten. Fehlende Eigenschaften und null ergeben leere Zellen. Boolesche Werte werden zu true oder false als Text, Zahlen verwenden ihre JavaScript-Textdarstellung. Verschachtelte Objekte und Arrays werden abgelehnt statt in unbrauchbaren Text verwandelt. Verflache diese vorher, wenn du ausdrückliche Pfadspalten benötigst. Die JSON-Ausgabe ist eingerückt, CSV wird entsprechend dem gewählten Trennzeichen zitiert. Dateiimporte sind auf 5 MiB begrenzt und lesen UTF-8. Formatierungen und Arbeitsmappen-Metadaten werden nicht erhalten.
Für CSV in JSON benötigst du eine tatsächliche Kopfzeile. Für JSON in CSV stellst du ein Array flacher Objekte bereit, nicht die vollständige API-Antworthülle mit einer gesonderten Ergebniseigenschaft.
Wähle das wirkliche CSV-Quelltrennzeichen oder das geforderte Zieltrennzeichen. Prüfe JSON-Zeichen: doppelte Anführungszeichen für Namen, Kommas zwischen Elementen und Dezimalpunkte in Zahlen, auch bei deutschsprachigem Inhalt.
Starte die Konvertierung und prüfe erzeugte Eigenschaften, Kennungen, Nullwerte und Zahlen. Kopiere oder exportiere das gewählte Format und teste es vor einem wichtigen Import in der Zielanwendung.
Konvertiere einen kleinen CSV-Export für ein Skript oder einen API-Test in eine Objektliste. Prüfe anschließend verlangte Typen, statt eine automatische Zahlenumwandlung bei der Serialisierung vorauszusetzen.
Erzeuge aus einfachen Objekten eine CSV für tabellarische Anwendungen. In einzelnen Datensätzen fehlende Eigenschaften ergeben leere Zellen, sodass die Zuordnung zum gemeinsamen Spaltensatz erhalten bleibt.
Lies eine Referenzspalte als JSON-Zeichenfolgen und behalte deren ursprüngliche Schreibweise. Der Konverter muss dann nicht erraten, welche Ziffernfolgen Identitäten und welche tatsächliche Mengenwerte darstellen.
CSV in JSON mit Semikolon erhält 001 und 002 als Zeichenfolgen, genau wie Preise mit Dezimalkomma. Die Ausgabe behauptet nicht, bereits numerisch typisierte Rechenwerte zu liefern. Der Empfänger muss diese Umwandlung bewusst gemäß seinem Schema auswählen.
Eingabe
id;preis
001;12,50
002;8,00Ergebnis
[
{
"id": "001",
"preis": "12,50"
},
{
"id": "002",
"preis": "8,00"
}
]JSON in CSV mit Semikolon schreibt für A die Texte 12.5 und true. Bs Betrag null wird leer, ebenso die fehlende Eigenschaft aktiv. Eine Rückkonvertierung könnte diese beiden Formen fehlender Information nicht mehr voneinander unterscheiden.
Eingabe
[{"id":"A","betrag":12.5,"aktiv":true},{"id":"B","betrag":null}]Ergebnis
id;betrag;aktiv
A;12.5;true
B;;CSV liefert keine verlässlichen Zelltypen. Zeichenfolgen schützen Referenzen mit führenden Nullen und andere beabsichtigte Schreibweisen. Das Schema deiner Anwendung muss festlegen, welche Spalten später Zahlen werden, statt diese Entscheidung dem Trennzeichenformat zu überlassen.
Nein. JSON in CSV verlangt hier ein Array flacher Objekte. Verflache verschachtelte Pfade oder entnimm zuvor die Eigenschaft mit den Datensätzen. Objekte werden nicht stillschweigend durch [object Object] ersetzt, wenn sie keine skalaren Tabellenzellen sind.
Daraus wird eine leere Zelle, ebenso aus einer fehlenden Eigenschaft oder leeren Zeichenfolge. Diese Konvertierung erhält den Typunterschied in CSV nicht. Ist er wesentlich, kodiere vorher eine ausdrückliche Konvention und dokumentiere diese für den Empfänger.
Nein. Aus CSV gelesene Werte kommen als Zeichenfolgen zurück. Zahlen, boolesche Werte und fehlende Angaben erhalten nach dem CSV-Export nicht automatisch ihre ursprünglichen Typen. Auch Titel können zur Vermeidung kollidierender Objekteigenschaften normalisiert werden.
Empfohlener Workflow
Entdecke Werkzeuge, die sinnvoll vor, nach oder ergänzend zu diesem Werkzeug eingesetzt werden können.
Konvertiere Tabellen zwischen unterstützten Dateiformaten direkt im Browser.
Formatiere, komprimiere und prüfe JSON-Daten.
Bereinigt Tabellen von typischen Datenproblemen und vereinheitlicht Inhalte für die Weiterverarbeitung.
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Formatiere, komprimiere und prüfe JSON-Daten.
Verstehe Trennzeichen, Kodierung, Datentypen, verschachteltes JSON und Excel-Funktionen, bevor Daten zwischen CSV, Excel, JSON und TSV konvertiert werden.
Verstehe den Aufbau tabellarischer Daten, die Unterschiede zwischen CSV, Excel, JSON und TSV und die Wahl des passenden Formats vor Bereinigung, Konvertierung oder Automatisierung.
Erfahre, wann Zeilen gefiltert, Datensätze sortiert, Spalten ausgewählt und Überschriften umbenannt werden sollten, bevor CSV-Daten weiterverarbeitet werden.
Lerne eine sinnvolle Reihenfolge für leere Zeilen, Leerzeichen, Überschriften, Kennungen und Validierung, bevor CSV- oder Excel-Daten weiterverarbeitet werden.