CSV zu JSON umwandeln

Was macht der Konverter?

Der Konverter liest eine CSV- oder TSV-Datei ein und wandelt sie in JSON um — in drei Strukturvarianten, je nachdem wofür das Ergebnis weitergenutzt wird. Beim Lesen erkennt er das Trennzeichen, vermutet die Spalten-Typen und respektiert führende Nullen, damit eine deutsche Postleitzahl wie 07001 nicht zur Zahl 7001 zusammenschrumpft.

Pure-client. Jede Eingabe bleibt in deinem Browser. Kein Server, keine Cookie-Wall, kein Tracking. Auch große Dateien jenseits von fünf Megabyte werden lokal verarbeitet — über die NDJSON-Ausgabe, die das Aufblähen zu einem einzigen riesigen Array vermeidet.

Welche CSV-Dialekte versteht der Konverter?

CSV ist kein einheitlicher Standard. Vier Voreinstellungen decken die häufigsten Dialekte ab, die in deutschen Workflows auftauchen.

RFC 4180 strikt

RFC 4180 ist die Spezifikation, die seit 2005 als internationaler De-facto-Standard gilt. Komma als Trennzeichen, Punkt als Dezimal-Zeichen, doppelte Anführungszeichen als Escape — also "O""Connor" für einen Namen mit Apostroph. Englischsprachige APIs, Forschungs-Exports und die meisten US-Spreadsheets folgen diesem Profil.

Deutsches Excel

Deutsches Excel exportiert standardmäßig anders: Semikolon als Trennzeichen, Komma als Dezimal-Zeichen, UTF-8-BOM am Datei-Anfang. Wer eine deutsche Excel-CSV durch einen RFC-4180-Parser schickt, bekommt eine einzige riesige Spalte zurück, weil das Komma den Tausender-Punkt nicht vom Dezimal-Komma unterscheidet. Das Profil Deutsches Excel beachtet alle drei Eigenheiten in einem Klick.

Tab-getrennt (TSV)

TSV verwendet das Tabulator-Zeichen als Trenner. Ohne sichtbares Zeichen ist TSV in der Praxis robuster gegen Komma- oder Semikolon-Konflikt im Inhalt — die meisten Forschungs-Exporte aus R, Pandas und SPSS landen daher als TSV. Header-Zeile und Quoting bleiben wie bei CSV, nur das Trennzeichen wechselt.

Pipe-getrennt

Das Pipe-Zeichen | als Trenner ist verbreitet in Mainframe-, SAP- und ERP-Exporten. Der Vorteil: Pipe kommt in natürlicher Sprache praktisch nie vor, Kollisionen sind also selten. Der Nachteil: Excel kennt das Format nicht als Default und braucht eine Trennzeichen-Wahl beim Import.

Welche JSON-Strukturen liefert der Konverter?

Drei Strukturen, drei Zielsysteme.

Array of Objects

[{"name": "Alice", "age": 30}, {"name": "Bob", "age": 25}] — die häufigste Form für REST-APIs. Jede Zeile der CSV wird ein Objekt; die Header-Zeile liefert die Schlüssel. Lesbar für Menschen, direkt verarbeitbar von jedem JavaScript-Frontend, das Daten in Form von Records-Listen erwartet.

Object of Arrays

{"name": ["Alice", "Bob"], "age": [30, 25]} — die spaltenorientierte Form. Bibliotheken wie Pandas, R-Data-Frames und D3.js arbeiten gerne mit dieser Struktur, weil sie für Spalten-Operationen (Mittelwert, Filter, Plot) effizienter ist als das Konvertieren aus einem Records-Array.

NDJSON

NDJSON — ein JSON-Objekt pro Zeile, kein umschließendes Array:

{"name":"Alice","age":30}
{"name":"Bob","age":25}

Streaming-fähig: ein NDJSON-Reader liest zeilenweise und muss nicht erst die ganze Datei in den Speicher laden. Bei CSV-Dateien jenseits von fünf Megabyte schlägt der Konverter automatisch NDJSON vor, weil ein Array mit 100.000 Objekten als JSON-String sonst sofort dreistellige Megabyte erreicht.

Wie schützt der Konverter führende Nullen?

Führende Nullen sind der häufigste Fehler beim CSV-zu-JSON-Konvertieren. Sobald eine Zelle wie 07001 (Postleitzahl Sondershausen) als Zahl interpretiert wird, verschwindet die Null und die Adress-Datenbank ist kaputt. Drei Heuristiken verhindern das:

Konsistente führende Nullen

Erkennt der Spalten-Analyzer, dass jede nicht-leere Zelle einer Spalte mit 0 beginnt und mindestens drei Stellen lang ist, klassifiziert er die Spalte als String — auch wenn der Rest der Zelle aus Ziffern besteht. Eine PLZ-Spalte mit 07001, 80331, 10117 wird so automatisch String, nicht Zahl.

IBAN-Erkennung

IBAN hat ein klares Muster: zwei Buchstaben (Länder-Code), zwei Prüfziffern, dann 10–30 alphanumerische Zeichen. Erkennt das Tool das Muster in jeder Zeile einer Spalte, bleibt sie String — auch wenn DE-IBANs nur Ziffern enthalten.

Telefon-Erkennung

Telefon-Nummern enthalten oft +, Bindestriche, Klammern oder Leerzeichen. Sobald eine Spalte Werte mit zehn oder mehr Ziffern UND mindestens einem nicht-Ziffer-Zeichen enthält, klassifiziert der Analyzer sie als String. So bleibt +49 30 1234567 als Telefon-String erhalten, statt zu einer unsinnigen Zahl zu werden.

Manuelle Override

Die Heuristik ist konservativ — sie irrt sich eher zu Gunsten von String als zu Gunsten von Zahl. Wer eine erkannte Leading-Zero-Spalte trotzdem als Zahl will, ändert den Typ pro Spalte über das Dropdown im Spalten-Panel. Die Änderung gilt ab dem nächsten Render der Ausgabe.

Wie funktioniert die Punkt-Notation für verschachteltes JSON?

Ein flacher CSV-Header wie name,email,plz ergibt ein flaches JSON-Objekt. Wenn die Quell-Daten aber strukturiert sind — etwa eine Adress-Tabelle — lohnt sich die Punkt-Notation:

user.name,user.email,user.address.plz
Ada,[email protected],07001

wird zu

[
  {
    "user": {
      "name": "Ada",
      "email": "[email protected]",
      "address": { "plz": "07001" }
    }
  }
]

Mehrere Pfade unter demselben Präfix landen automatisch im gleichen Objekt. Der umgekehrte Weg (JSON-zu-CSV-Tab) führt verschachtelte Bäume über dieselbe Notation in flache CSV-Header zurück — ein Roundtrip-fähiges Format.

Wann lohnt sich der bidirektionale Modus?

Manche Workflows brauchen den Weg in beide Richtungen: CSV exportieren, im JSON-Editor anpassen, zurück nach CSV. Der zweite Tab JSON-zu-CSV nutzt dasselbe Profil und dieselbe Trennzeichen-Wahl wie der Vorwärts-Pfad. Wer ein Array von Objekten als JSON einfügt, bekommt CSV mit Header-Zeile und RFC-4180-Quoting zurück; verschachtelte Felder werden zu Punkt-Notation flachgelegt.

Welche Größen-Grenzen gelten in der Praxis?

Pure-client heißt nicht „beliebig groß”. Drei Schwellen bestimmen, wie der Konverter sich bei unterschiedlichen Datei-Größen verhält.

Unter 5 MB — Standard-Modus

Bis fünf Megabyte CSV — typischerweise ein paar tausend Zeilen — wandelt der Konverter direkt um. Array of Objects oder Object of Arrays funktionieren reibungslos. Das Ergebnis-Panel zeigt das JSON sofort, kopierbar mit einem Klick.

5 bis 50 MB — NDJSON empfohlen

Ab fünf Megabyte schlägt der Konverter NDJSON-Ausgabe als Banner vor. Hintergrund: ein 100.000- Objekte-Array landet als JSON-String schnell bei 30 bis 80 Megabyte, was die Render-Performance spürbar bremst und beim Copy-to-Clipboard für mehrere Sekunden einfriert. NDJSON umgeht das, weil es zeilenweise streambar ist.

Jenseits von 50 MB — Splitten

Browser-Speicher reicht meist für hundert Megabyte, aber die Render-Zeit für ein riesiges Ergebnis-Feld macht die UI zäh. Bei mehreren hundert Megabyte CSV ist es schneller, die Datei außerhalb des Browsers zu splitten — etwa mit einem Shell-Skript — und blockweise zu konvertieren.

Welche verwandten Tools gibt es?

• CSV bereinigen — für defekte CSV-Dateien mit Mojibake-Umlauten, gemischten Trennzeichen oder doppelten Headern. Vorstufe zu diesem Konverter, falls der Input nicht sauber ist.
• JSON zu CSV — die spezialisierte Rückrichtung, falls du nur JSON-zu-CSV brauchst ohne die CSV-Eingangs-Optionen.
• CSV zu Markdown — wenn das Ziel-Format eine Markdown-Tabelle statt JSON sein soll.
• JSON-Formatter — formatiert und validiert das erzeugte JSON, bevor du es weiterverarbeitest.