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CSV in JSON umwandeln

orders.csv· BEISPIELDATEN15 Zeilen · 8 Spalten
Werttypen
Die Erkennung erfolgt pro Spalte und nur, wenn jeder Wert passt. IDs mit führenden Nullen und ganze Zahlen über 9.007.199.254.740.991 bleiben daher Text.
Aus den Spalten user.name und user.email wird ein Objekt „user“ mit „name“ und „email“.
[
  {
    "order_id": "001041",
    "customer": "Laura Koch",
    "city": "Leipzig",
    "product": "Monitor 27\"",
    "quantity": "4",
    "unit_price": "180.60",
    "order_date": "2026-01-15",
    "status": "shipped"
  },
  {
    "order_id": "001042",
    "customer": "Mia Müller",
    "city": "Köln",
    "product": "Coffee beans 1kg",
    "quantity": "3",
    "unit_price": "156.81",
    "order_date": "2026-02-26",
    "status": "refunded"
  },
  {
    "order_id": "001043",
    "customer": "Anna Fischer",
    "city": "Leipzig",
    "product": "Notebook A5",
    "quantity": "1",
    "unit_price": "229.89",
    "order_date": "2026-03-17",
    "status": "refunded"
  },
  {
    "order_id": "001044",
    "customer": "Jonas Wagner",
    "city": "Berlin",
    "product": "Notebook A5",
    "quantity": "9",
    "unit_price": "80.03",
    "order_date": "2026-04-23",
    "status": "paid"
  },
  {
    "order_id": "001045",
    "customer": "Anna Koch",
    "city": "Dresden",
    "product": "Monitor 27\"",
    "quantity": "5",
    "unit_price": "",
    "order_date": "2026-05-24",
    "status": "pending"
  },
  {
    "order_id": "001046",
    "customer": "Felix Becker",
    "city": "Frankfurt am Main",
    "product": "Coffee beans 1kg",
    "quantity": "5",
    "unit_price": "93.26",
    "order_date": "2026-06-08",
    "status": "refunded"
  },
  {
    "order_id": "001047",
    "customer": " Lena Koch ",
    "city": "München",
    "product": "Coffee beans 1kg",
    "quantity": "3",
    "unit_price": "102.06",
    "order_date": "2026-07-26",
    "status": "pending"
  },
  {
    "order_id": "001048",
    "customer": "Sophie Schmidt",
    "city": "Frankfurt am Main",
    "product": "Desk lamp",
    "quantity": "1",
    "unit_price": "215.25",
    "order_date": "2026-08-03",
    "status": "paid"
  },
  {
    "order_id": "001049",
    "customer": "Leon Müller",
    "city": "Frankfurt am Main",
    "product": "USB-C cable",
    "quantity": "6",
    "unit_price": "89.20",
    "order_date": "2026-09-03",
    "status": "paid"
  },
  {
    "order_id": "001050",
    "customer": "Leon Meyer",
    "city": "Berlin",
    "product": "Notebook A5",
    "quantity": "1",
    "unit_price": "101.11",
    "order_date": "2026-01-10",
    "status": "refunded"
  },
  {
    "order_id": "001051",
    "customer": "Leon Bauer",
    "city": "Frankfurt am Main",
    "product": "Notebook A5",
    "quantity": "9",
    "unit_price": "142.33",
    "order_date": "2026-02-01",
    "status": "refunded"
  },
  {
    "order_id": "001052",
    "customer": "Felix Schäfer",
    "city": "Hamburg",
    "product": "Monitor 27\"",
    "quantity": "4",
    "unit_price": "161.36",
    "order_date": "2026-03-24",
    "status": "shipped"
  },
  {
    "order_id": "001053",
    "customer": "Max Wagner",
    "city": "Hamburg",
    "product": "Monitor 27\"",
    "quantity": "1",
    "unit_price": "184.33",
    "order_date": "2026-04-13",
    "status": "paid"
  },
  {
    "order_id": "001054",
    "customer": "Jonas Müller",
    "city": "Hamburg",
    "product": "Desk lamp",
    "quantity": "8",
    "unit_price": "205.98",
    "order_date": "2026-05-06",
    "status": "pending"
  },
  {
    "order_id": "001043",
    "customer": "Anna Fischer",
    "city": "Leipzig",
    "product": "Notebook A5",
    "quantity": "1",
    "unit_price": "229.89",
    "order_date": "2026-03-17",
    "status": "refunded"
  }
]

15 Zeilen · 1 Datei

Öffnen Sie eine CSV-Datei oder fügen Sie sie ein – das JSON erscheint neben den Optionen und ändert sich mit ihnen. Standardmäßig wird jede Zeile zu einem Objekt mit den Spaltennamen als Schlüsseln; erwartet der empfangende Code eine andere Struktur, wählen Sie ein Array von Arrays, ein Objekt mit Spalten-Arrays oder JSON Lines. Jeder Wert bleibt zunächst eine Zeichenkette, sodass 00731 und 20-stellige IDs genau so herauskommen, wie sie waren. Schalten Sie die Zahlenerkennung nur ein, wenn eine Spalte zu JSON-Zahlen und true/false werden soll. Für Konfigurationsdateien schreibt CSV in YAML dieselben Zeilen als YAML. Die Datei wird in Ihrem Browser umgewandelt und nie hochgeladen.

So wandeln Sie CSV in JSON um

  1. Öffnen Sie eine .csv-, .tsv- oder .txt-Datei, ziehen Sie sie auf das Werkzeug, oder fügen Sie Zeilen ein. Trennzeichen und ein Byte-Order-Mark für UTF-8 oder UTF-16 werden erkannt; ein anderes Trennzeichen oder eine ältere Codierung wie Windows-1252 oder Shift_JIS wählen Sie unter Importeinstellungen.
  2. Wählen Sie die JSON-Struktur. Die Vorschau zeigt die ersten 200 Zeilen genau der Ausgabe, die der Download enthalten wird.
  3. Legen Sie Werttypen, Leere Zellen, Verschachtelung und Einrückung fest, und wählen Sie dann „JSON herunterladen“ oder Kopieren.

Um viele Dateien mit denselben Einstellungen umzuwandeln, wählen Sie Stapelverarbeitung: mehrere Dateien umwandeln und markieren alle zusammen: Jede Datei wird nacheinander umgewandelt, und die Ergebnisse werden als eine ZIP-Datei heruntergeladen.

JSON-Ausgabe: Objekte, Arrays oder JSON Lines

Array von ObjektenEin Objekt pro Zeile, mit den Spaltenüberschriften als Schlüssel: [{"sku": "00731", …}]. Die Struktur, die die meisten APIs und JavaScript-Programme erwarten.
Array von ArraysZuerst die Kopfzeile, dann jede Zeile als Liste. Die kleinste Ausgabe; die Spaltenreihenfolge bleibt ausdrücklich erhalten.
Objekt mit Spalten-Arrays{"sku": ["00731", "00732"], …} – praktisch für Diagrammbibliotheken und Data-Frame-Werkzeuge.
JSON LinesEin JSON-Objekt pro Zeile (JSON Lines), ohne umschließendes Array. Geeignet für Log-Pipelines, BigQuery-Ladevorgänge und zeilenweise Verarbeitung.
Alle Werte als Text behaltenJede Zelle wird zu einer JSON-Zeichenkette, genau wie in der Datei geschrieben. Das ist die Standardeinstellung.
Zahlen und true/false erkennenEine Spalte wird nur dann zu JSON-Zahlen, wenn jeder nicht leere Wert eine einfache Zahl ist, die die Umwandlung unverändert übersteht: keine führenden Nullen, höchstens 15 signifikante Stellen, kein Dezimalkomma. Spalten mit true/false werden zu Wahrheitswerten. Datumswerte bleiben Zeichenketten.
Leere Zellen"" oder null schreiben, oder den Schlüssel in diesem Objekt weglassen.
Spaltennamen mit Punkt verschachtelnuser.name und user.email werden zu {"user": {"name": …, "email": …}}. Ist ein Name zugleich Wert und übergeordnetes Element (user und user.name), bleiben diese Spalten flach, und das Werkzeug weist Sie darauf hin.

Spaltenüberschriften, Werte in Anführungszeichen und IDs im JSON

  • Kommas, Anführungszeichen ("") und Zeilenumbrüche innerhalb eines Werts in Anführungszeichen werden nach RFC 4180 gelesen und als gewöhnliche JSON-Escapes geschrieben (\n, \").
  • Spaltennamen werden genau wie geschrieben verwendet, einschließlich Leerzeichen und nicht lateinischer Schrift. Eine leere Spaltenüberschrift wird zu Column 3, eine doppelte zu name (2) – so wird kein Wert überschrieben.
  • Spaltenüberschriften wie __proto__ oder constructor werden als gewöhnliche Schlüssel geschrieben.
  • Hat eine Zeile mehr Werte als die Kopfzeile, erhält sie zusätzliche Schlüssel namens Column 4, Column 5 …; eine kürzere Zeile erhält leere Werte. Es geht nichts verloren.
  • Die typisierte Ausgabe macht nie aus 0012 eine 12 oder aus einer 19-stelligen Bestellnummer eine gerundete Gleitkommazahl: Eine solche Spalte bleibt Text.

Häufige Probleme bei der Umwandlung von CSV in JSON

  • Alles steht unter einem Schlüssel. Das Trennzeichen wurde falsch erkannt. Stellen Sie unter Importeinstellungen Komma, Semikolon, Tabstopp oder senkrechten Strich ein und öffnen Sie die Datei erneut.
  • Umlaute erscheinen als ä oder é. Die Datei ist nicht in UTF-8 gespeichert. Wählen Sie unter Importeinstellungen ihre Codierung (bei älteren Excel-Exporten oft Windows-1252).
  • Eine Zahlenspalte ist Text geblieben. Mindestens ein Wert ist keine einfache Zahl – zum Beispiel 1,5, 12 kg oder ein Wert mit führender Null. Durchsuchen Sie die Spalte im CSV-Viewer, um ihn zu finden.
  • Ein Fehler bei Anführungszeichen nennt einen Datensatz. In diesem Datensatz wird ein Anführungszeichen geöffnet und nie geschlossen. Korrigieren Sie das im CSV-Editor, oder prüfen Sie den Export des Quellsystems.

Grenzen und Datenschutz

Dateien bis 25 MB, 100.000 Zeilen oder 2 Millionen Zellen öffnen mit Live-Vorschau. Größere Dateien werden als Datenstrom umgewandelt: Die Datei wird zweimal abschnittsweise gelesen (einmal, um Spalten und Typen zu ermitteln, einmal zum Schreiben), statt der Vorschau erscheint ein Hinweis, und der Download umfasst jede Zeile. Eine einzelne Ausgabedatei ist auf 4 GB begrenzt.

Die Umwandlung läuft in einem Hintergrund-Worker in diesem Tab; die Seite bleibt also bedienbar, und Abbrechen beendet den Vorgang. Die CSV-Datei wird nie an einen Server gesendet.

Beispiel: eine Produktliste als JSON-Objekte

Eine Produktliste mit einer SKU mit führender Null und einem Komma in Anführungszeichen, umgewandelt mit den Standardeinstellungen (alles Text, Array von Objekten, Einrückung mit 2 Leerzeichen). Mit Zahlen und true/false erkennen wird price zu 34.9 und in_stock zu true, während sku als "00731" erhalten bleibt.

CSV
sku,name,price,in_stock
00731,"Desk lamp, brass",34.90,true
00732,Cable tidy,4.50,false
JSON-Ausgabe
[
  {
    "sku": "00731",
    "name": "Desk lamp, brass",
    "price": "34.90",
    "in_stock": "true"
  },
  {
    "sku": "00732",
    "name": "Cable tidy",
    "price": "4.50",
    "in_stock": "false"
  }
]

Fragen und Antworten

Warum stehen Zahlen standardmäßig in Anführungszeichen?

Weil CSV keine Typen kennt: 00731, 1.50 und 2024-03-01 sind einfach Text. Bleiben sie Zeichenketten, steht im JSON garantiert genau das, was in der Datei stand. Wählen Sie die Zahlenerkennung, wenn Sie wissen, dass eine Spalte Mengen oder Beträge enthält.

Kann ich hier JSON zurück in CSV umwandeln?

Noch nicht. Diese Seite wandelt nur CSV und TSV in JSON um.

Ist JSON Lines dasselbe wie NDJSON?

In der Praxis ja: Beides bedeutet einen vollständigen JSON-Wert pro Zeile, getrennt durch Zeilenumbrüche.

Standards und Quellen