Digite uma URL de página web contendo dados de tabela para extrair automaticamente dados estruturados
Cole seus dados Excel ou arraste arquivos Excel aqui
Carregue arquivos Excel (suporta formatos .xlsx, .xls) ou copie dados de tabela diretamente do Excel e cole. A ferramenta suporta processamento de múltiplas planilhas, reconhecimento de formato complexo e análise rápida de arquivos grandes, manipulando automaticamente células mescladas e tipos de dados.
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.
Microsoft Excel é o software de planilhas mais popular do mundo, amplamente usado em análise de negócios, gestão financeira, processamento de dados e criação de relatórios. Suas poderosas capacidades de processamento de dados, rica biblioteca de funções e recursos flexíveis de visualização o tornam a ferramenta padrão para automação de escritório e análise de dados, com aplicações extensas em quase todas as indústrias e campos.
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.