Diagnostiquer un import refusé
Repérez un champ manquant ou supplémentaire avant de chercher une erreur de type ou de format de date dans le logiciel qui reçoit le fichier.
Analysez un CSV pour détecter les incohérences de structure, les colonnes irrégulières et les erreurs courantes avant de réutiliser les données.
Un CSV qui s’ouvre dans un tableur peut encore échouer dans un import métier : une ligne comporte un champ de moins, une colonne n’a pas de titre ou un guillemet ouvert absorbe la fin du document. Le validateur CSV cherche ces incohérences structurelles avant une conversion ou un chargement. Il fournit le nombre d’enregistrements, de lignes de données et de colonnes, ainsi que les anomalies repérées. Ce diagnostic ne vérifie pas les règles de votre logiciel cible, le contenu des adresses ou la justesse des montants.
La lecture prend en compte les cellules entre guillemets, leurs séparateurs internes, les guillemets doublés et les retours à la ligne cités. Une marque BOM UTF-8 initiale est retirée. Le mode automatique choisit entre virgule, point-virgule, tabulation et barre verticale à partir du premier enregistrement logique. Vous pouvez imposer un séparateur pour tester une hypothèse d’import. Une détection incorrecte sur un fichier ambigu peut donner une seule colonne : le statut affiché doit donc toujours être interprété avec le séparateur et la largeur attendus.
La largeur du premier enregistrement sert de référence. Chaque enregistrement suivant doit contenir le même nombre de cellules ; un champ vide après un séparateur compte bien comme une cellule. Les lignes courtes et longues sont signalées avec leur largeur effective et la largeur attendue. Le numéro indiqué compte les enregistrements logiques, pas nécessairement les lignes physiques de l’éditeur : une cellule citée sur trois lignes appartient toujours à un seul enregistrement. Un guillemet non refermé est signalé séparément.
L’option d’en-tête est activée au départ. Elle vérifie les titres après retrait de leurs espaces extérieurs : un titre vide est signalé et deux titres ainsi normalisés identiques constituent un doublon. La casse reste significative ; Code et code ne sont pas considérés comme le même en-tête. Sans cette option, le premier enregistrement reste une ligne de données et les contrôles de titres sont désactivés. La validation n’effectue aucune réparation. Elle recherche ces défauts précis, mais ne constitue pas une certification exhaustive de toutes les contraintes lexicales de la RFC 4180.
Collez le CSV ou importez le fichier CSV ou TSV. Gardez ses guillemets et ses séparateurs tels qu’ils sont, car les retirer masquerait précisément les anomalies recherchées.
Commencez par la détection automatique et confirmez la présence réelle d’un en-tête. Si le rapport annonce une seule colonne pour un tableau large, essayez explicitement le séparateur attendu.
Consultez les anomalies dans la page et exportez le résumé chiffré si nécessaire. Réparez le fichier dans sa source, puis validez sa nouvelle version : le rapport ne produit pas de CSV corrigé.
Repérez un champ manquant ou supplémentaire avant de chercher une erreur de type ou de format de date dans le logiciel qui reçoit le fichier.
Vérifiez les dimensions et les titres d’un nouvel export fournisseur, puis comparez-les au contrat attendu avant de l’utiliser dans une chaîne de traitements.
Identifiez les titres vides ou répétés avant une conversion vers des objets JSON, dont les propriétés doivent représenter sans ambiguïté les colonnes du tableau.
Le point-virgule dans le nom cité appartient à la cellule et n’ajoute aucune colonne. Avec l’option d’en-tête active, le moteur compte trois enregistrements au total, deux lignes de données et deux colonnes. Aucun défaut parmi les contrôles appliqués n’est détecté.
Entrée
id;nom
1;"Maison; jardin"
2;AtelierRésultat
CSV valide
Lignes: 3
Lignes de données: 2
Colonnes: 2
Séparateur détecté: ;Le troisième enregistrement ne contient qu’un champ alors que l’en-tête en définit deux. La valeur 2 n’est ni supprimée ni complétée automatiquement. L’anomalie permet de retrouver cette ligne dans la source et de décider si le nom manque ou si l’export est tronqué.
Entrée
id;nom
1;Atelier
2Résultat
CSV à corriger
Lignes: 3
Lignes de données: 2
Colonnes: 2
Séparateur détecté: ;
La ligne 3 contient 1 colonnes au lieu de 2.Pas nécessairement. Le statut signifie que les contrôles structurels de cet outil n’ont trouvé aucune anomalie. Un import peut encore imposer un ordre de colonnes, une liste de titres, des dates précises ou des valeurs obligatoires.
Un tableau d’une seule colonne est possible. Mais un mauvais séparateur peut aussi masquer les colonnes réelles. Comparez la largeur annoncée à celle attendue et imposez le séparateur approprié si la détection est ambiguë.
Ils sont signalés comme vides lorsque l’option d’en-tête est active. Les espaces extérieurs sont aussi ignorés pour rechercher les doublons de titres, sans modifier le texte source dans le champ de saisie.
Non. Il décrit les problèmes sans transformer le CSV. Conservez la version d’origine, corrigez l’export ou son générateur, puis contrôlez à nouveau la structure avant de poursuivre le traitement.
Outils associés
Des outils similaires ou complémentaires à celui-ci.
Convertissez des données CSV en JSON ou du JSON en CSV sans modifier leur structure utile.
Renommez une ou plusieurs colonnes d’un fichier CSV sans modifier les données des lignes.
Fusionnez plusieurs fichiers CSV en un seul tableau en conservant des colonnes cohérentes.
Comprenez ce qui est conservé ou perdu lors d’une conversion entre CSV, Excel, JSON et TSV, et comment préparer les colonnes avant de changer de format.
Comprenez comment sont structurées les données tabulaires, ce qui distingue CSV, Excel, JSON et TSV, et comment choisir le bon format avant de nettoyer, convertir ou automatiser un traitement.
Découvrez comment identifier les doublons, choisir les bonnes colonnes clés et valider la structure d’un CSV avant de l’importer ou de le comparer.
Apprenez à préparer un tableau en supprimant doublons, lignes vides et espaces parasites, puis à réutiliser ce nettoyage dans un Pipeline.