Geben Sie eine Webseiten-URL mit Tabellendaten ein, um strukturierte Daten automatisch zu extrahieren
Fügen Sie Ihre CSV-Daten ein oder ziehen Sie CSV-Dateien hierher
Laden Sie CSV-Dateien hoch oder fügen Sie CSV-Daten direkt ein. Das Tool erkennt intelligent verschiedene Trennzeichen (Komma, Tab, Semikolon, Pipe, etc.), erkennt automatisch Datentypen und Kodierungsformate und unterstützt schnelles Parsen großer Dateien und komplexer Datenstrukturen.
Bearbeiten Sie Daten mit unserem professionellen Online-Tabelleneditor. Unterstützt das Löschen leerer Zeilendaten, Entfernen doppelter Zeilen, Transponieren von Daten, Sortieren nach Zeilen, Regex-Suchen & Ersetzen und Echtzeit-Vorschau. Alle Änderungen werden automatisch in das JSONLines-Format-Format konvertiert mit einfacher und effizienter Bedienung und präzisen zuverlässigen Ergebnissen.
Generieren Sie Standard-JSONLines-Format mit jeder Zeile, die ein vollständiges JSON-Objekt ausgibt. Geeignet für Streaming-Verarbeitung, Batch-Import und Big-Data-Analyse-Szenarien, unterstützt Datenvalidierung und Formatoptimierung.
Hinweis: Unser Online-Konvertierungstool verwendet fortschrittliche Datenverarbeitungstechnologie, läuft vollständig im Browser, gewährleistet Datensicherheit und Datenschutz und speichert keine Benutzerdaten.
CSV (Comma-Separated Values) ist das am weitesten verbreitete Datenaustauschformat, perfekt unterstützt von Excel, Google Sheets, Datenbanksystemen und verschiedenen Datenanalyse-Tools. Seine einfache Struktur und starke Kompatibilität machen es zum Standardformat für Datenmigration, Batch-Import/Export und plattformübergreifenden Datenaustausch, weit verbreitet in Geschäftsanalyse, Datenwissenschaft und Systemintegration.
JSON Lines (auch bekannt als NDJSON) ist ein wichtiges Format für Big-Data-Verarbeitung und Streaming-Datenübertragung, wobei jede Zeile ein unabhängiges JSON-Objekt enthält. Weit verbreitet in Log-Analyse, Datenstrom-Verarbeitung, maschinellem Lernen und verteilten Systemen. Unterstützt inkrementelle Verarbeitung und paralleles Computing, was es zur idealen Wahl für die Behandlung großskaliger strukturierter Daten macht.