Entrez une URL de page web contenant des données de tableau pour extraire automatiquement des données structurées
Collez vos données CSV ou glissez les fichiers CSV ici
Téléchargez des fichiers CSV ou collez directement des données CSV. L’outil reconnaît intelligemment divers délimiteurs (virgule, tabulation, point-virgule, pipe, etc.), détecte automatiquement les types de données et formats d’encodage, prenant en charge l’analyse rapide de gros fichiers et structures de données complexes.
Modifiez les données en utilisant notre éditeur de tableaux en ligne professionnel. Prend en charge la suppression des données de lignes vides, la suppression des lignes dupliquées, la transposition des données, le tri par lignes, la recherche et remplacement regex, et l’aperçu en temps réel. Tous les changements seront automatiquement convertis au format Format JSONLines avec une opération simple et efficace et des résultats précis et fiables.
Générez un format JSONLines standard avec chaque ligne produisant un objet JSON complet. Adapté pour le traitement de streaming, l’importation par lots et les scénarios d’analyse de big data, prenant en charge la validation de données et l’optimisation de format.
Note : Notre outil de conversion en ligne utilise une technologie avancée de traitement des données, fonctionne entièrement dans le navigateur, assure la sécurité et la confidentialité des données, et ne stocke aucune donnée utilisateur.
CSV (Valeurs Séparées par des Virgules) est le format d'échange de données le plus largement utilisé, parfaitement pris en charge par Excel, Google Sheets, systèmes de base de données, et divers outils d'analyse de données. Sa structure simple et sa forte compatibilité en font le format standard pour la migration de données, l'importation/exportation par lots, et l'échange de données multi-plateforme, largement utilisé dans l'analyse commerciale, la science des données, et l'intégration de systèmes.
JSON Lines (également connu sous le nom de NDJSON) est un format important pour le traitement de big data et la transmission de données en streaming, avec chaque ligne contenant un objet JSON indépendant. Largement utilisé dans l'analyse de logs, le traitement de flux de données, l'apprentissage automatique et les systèmes distribués. Prend en charge le traitement incrémental et le calcul parallèle, en faisant le choix idéal pour gérer des données structurées à grande échelle.