Digite uma URL de página web contendo dados de tabela para extrair automaticamente dados estruturados
Cole seus dados CSV ou arraste arquivos CSV aqui
Carregue arquivos CSV ou cole dados CSV diretamente. A ferramenta reconhece inteligentemente vários delimitadores (vírgula, tab, ponto e vírgula, pipe, etc.), detecta automaticamente tipos de dados e formatos de codificação, suportando análise rápida de arquivos grandes e estruturas de dados complexas.
Edite dados usando nosso editor de tabelas online profissional. Suporta deletar dados de linha vazia, remover linhas duplicadas, transpor dados, classificar por linhas, localizar e substituir regex e visualização em tempo real. Todas as alterações serão automaticamente convertidas para o formato Formato JSONLines com operação simples e eficiente e resultados precisos e confiáveis.
Gere formato JSONLines padrão com cada linha produzindo um objeto JSON completo. Adequado para processamento de streaming, importação em lote e cenários de análise de big data, suportando validação de dados e otimização de formato.
Nota: Nossa ferramenta de conversão online usa tecnologia avançada de processamento de dados, executa completamente no navegador, garante segurança e privacidade de dados, e não armazena nenhum dado do usuário.
CSV (Comma-Separated Values) é o formato de troca de dados mais amplamente usado, perfeitamente suportado por Excel, Google Sheets, sistemas de banco de dados e várias ferramentas de análise de dados. Sua estrutura simples e forte compatibilidade o tornam o formato padrão para migração de dados, importação/exportação em lote e troca de dados multiplataforma, amplamente usado em análise de negócios, ciência de dados e integração de sistemas.
JSON Lines (também conhecido como NDJSON) é um formato importante para processamento de big data e transmissão de dados em streaming, com cada linha contendo um objeto JSON independente. Amplamente usado em análise de logs, processamento de fluxo de dados, aprendizado de máquina e sistemas distribuídos. Suporta processamento incremental e computação paralela, tornando-o a escolha ideal para lidar com dados estruturados em larga escala.