Перейти к инструменту
ViewCSV
Без загрузки на сервер

Примеры CSV-файлов

orders.csv

15 строк · 8 столбцов · заказы с номерами на ведущих нулях, пустой ценой, лишними пробелами и одной строкой-дубликатом

Попробуйте сортировку, фильтр, очистку и конвертацию: нули в номерах должны сохраниться, а дубликат — найтись.

order_id,customer,city,product,quantity,unit_price,order_date,status
001041,Мария Волков,Санкт-Петербург,Notebook A5,5,145.75,2026-01-11,pending
001042,Иван Волков,Москва,Desk lamp,6,108.80,2026-02-13,pending
001043,Наталья Иванов,Самара,"Chair, ergonomic",7,15.85,2026-03-21,refunded
001044,Михаил Кузнецов,Нижний Новгород,Coffee beans 1kg,6,85.33,2026-04-12,pending
001045,Михаил Морозов,Омск,USB-C cable,7,,2026-05-04,paid

contacts.csv

6 строк · 7 столбцов · контакты с многострочной заметкой и запятой внутри кавычек

Для «CSV в vCard»: заголовки автоматически сопоставляются с полями контакта.

first_name,last_name,email,mobile,company,city,notes
Сергей,Смирнов,contact1@example.test,+7 495 068-70-96,ООО «Байкал Логистик»,Нижний Новгород,
Татьяна,Кузнецов,contact2@example.test,+7 495 471-69-53,ООО «Кедр»,Екатеринбург,"Met at the trade fair
Prefers email"
Александр,Попов,contact3@example.test,+7 495 491-47-90,ООО «Кедр»,Москва,
Иван,Иванов,contact4@example.test,+7 495 430-06-76,ООО «Кедр»,Омск,"VIP, call before 10:00"
Сергей,Михайлов,contact5@example.test,+7 495 092-75-20,ООО «Кедр»,Москва,

customers.csv

8 строк · 4 столбца · клиенты с пятизначными кодами

Соедините его со счетами по customer_id в «Объединении CSV-файлов».

customer_id,name,country,segment
00301,Наталья Фёдоров,Россия,education
00302,Александр Морозов,Россия,business
00303,Михаил Соколов,Россия,retail
00304,Елена Кузнецов,Россия,education
00305,Ольга Соколов,Россия,education

invoices.csv

10 строк · 4 столбца · счета со ссылками на коды клиентов, некоторые повторяются

Второй файл для соединения: повторяющиеся коды клиентов показывают, как отображаются совпадения «один ко многим».

customer_id,invoice_no,total,paid
00301,INV-2400,621.37,true
00306,INV-2401,355.94,true
00307,INV-2402,71.01,true
00307,INV-2403,126.99,true
00308,INV-2404,477.83,true

signups.csv

7 строк · 6 столбцов · регистрации с неверным email, невозможной датой, дубликатом и пустой строкой

Запустите «Проверку CSV» с правилами, затем «Очистку CSV» и сравните, что найдёт каждый инструмент.

id,name,email,age,signup_date,plan
1," Александр Иванов",first@example.test,34,2026-01-04,pro
2,Анна Смирнов,not-an-email,thirty,2026-02-30,Pro
3,Михаил  Кузнецов,third@example.test,,2026-03-11,free
3,Михаил  Кузнецов,third@example.test,,2026-03-11,free
,,,,,

sales.csv

18 строк · 4 столбца · выручка по месяцам для трёх регионов

Для диаграмм, группировки и сводных таблиц: месяц × регион.

month,region,revenue,units
2026-01,Москва,1469,32
2026-01,Санкт-Петербург,2650,11
2026-01,Новосибирск,1260,38
2026-02,Москва,2384,47
2026-02,Санкт-Петербург,2716,40

edge-cases.csv

5 строк · 4 столбца · трудные случаи для парсера: кавычки, переносы строк, табуляции, эмодзи, формула, длинные коды

Проверьте, что программа сохраняет каждое значение в точности: 0007, 1.2300 и 20-значные коды должны остаться как есть.

id,label,note,amount
0007,"Comma, inside","He said ""yes""",1.2300
12345678901234567890,"Line
break","Ends with spaces  ",-0.5
003,Café · 東京 · Москва · مرحبا,=SUM(A1:A2),1e-3
004,,Tab	inside,
005,😀 emoji,"""quoted""",9007199254740993

prices-semicolon.csv

5 строк · 4 столбца · цены через точку с запятой и с десятичной запятой — так CSV сохраняет Excel с русскими и многими европейскими региональными настройками

Откройте, чтобы увидеть автоопределение разделителя; фильтруйте числа с десятичной запятой.

item_no;description;price;quantity
000201;Coffee beans 1 kg;12,90;2
000202;Desk lamp;34,50;3
000203;USB-C cable, 2 m;7,99;4
000204;Notebook A5;3,25;5
000205;ООО «Север»;1.234,50;1

orders-100k.csv

100 000 заказов, около 7 МБ, создаются прямо в браузере

Создаётся из фиксированного начального числа, поэтому каждый раз скачивается один и тот же файл. Подходит, чтобы проверить работу с большими файлами.

Здесь семь небольших CSV-файлов с вымышленными людьми и адресами example.test — для проверки CSV-инструментов. Для каждого ниже описаны столбцы, назначение и конкретные подвохи: идентификаторы с ведущими нулями вроде 001041, запятая в кавычках, экранированная кавычка, перенос строки внутри ячейки, пустая цена и повторяющаяся строка. Все файлы — текст UTF-8 с разделителем-запятой, строкой заголовков и окончаниями строк CRLF.

Файлы и их столбцы

orders.csv15 заказов: order_id, customer, city, product, quantity, unit_price, order_date, status. Универсальный файл для сортировки, фильтрации, сопоставления столбцов и конвертации.
orders-updated.csvБолее поздняя версия orders.csv для сравнения: у заказа 001044 изменилось количество, заказа 001046 больше нет, а заказ 001099 появился.
contacts.csv6 контактов: first_name, last_name, email, mobile, company, city, notes. Подходит для выгрузки в адресную книгу, например в vCard.
customers.csv8 клиентов: customer_id, name, country, segment. Левая сторона объединения (join).
invoices.csv10 счетов: customer_id, invoice_no, total, paid. Правая сторона объединения; часть счетов ссылается на клиента 00309, которого нет в customers.csv.
signups.csv7 записей с намеренно «грязными» данными регистраций: id, name, email, age, signup_date, plan. Для очистки и проверки.
sales.csv18 строк помесячных продаж в длинном формате: month, region, revenue, units — по шесть месяцев для каждого из трёх регионов. Для диаграмм, сводных таблиц и транспонирования.

Названия столбцов — простые идентификаторы, как в большинстве выгрузок. Даты записаны в формате ISO 8601 (2026-03-25), месяцы — как 2026-01, денежные суммы — с двумя знаками после десятичной точки.

Какие подвохи заложены в каждый файл

  • orders.csv: каждый order_id дополнен нулями до шести цифр (от 001041 до 001054), поэтому инструмент, который читает идентификаторы как числа, потеряет нули. Товар Monitor 27" записан как "Monitor 27""" (экранированная кавычка), а в "Chair, ergonomic" запятая стоит внутри кавычек. У заказа 001045 пустой unit_price, у заказа 001047 имя клиента окружено пробелами, а последняя строка в точности повторяет заказ 001043.
  • contacts.csv: одна ячейка notes занимает две строки (Met at the trade fair / Prefers email), в другой есть запятая (VIP, call before 10:00). Большинство заметок пусты. Мобильные номера в английской версии начинаются с +1 555, в русской — с +7 495.
  • customers.csv и invoices.csv: оба файла связаны по пятизначному customer_id с ведущими нулями, например 00301, поэтому объединение находит совпадения, только если с обеих сторон значения остаются текстом. У клиента 00308 три счёта, у четырёх клиентов счетов нет, а у 00309 есть счета, но нет строки клиента.
  • signups.csv: имя с пробелом в начале, имя с пробелом в конце и имя с двойным пробелом; not-an-email и N/A в столбце email; thirty и пустые значения в age; несуществующая дата 2026-02-30 и неоднозначная 11/03/2026; pro и Pro как два написания одного тарифа; точный дубликат записи, полностью пустая запись и отсутствующая запись с id 4.
  • sales.csv: чистый, полностью числовой файл. revenue и units — целые числа, так что это контрольный случай: если инструмент ошибается здесь, «грязные» данные ни при чём.

Какой файл взять для какой задачи

Просмотр, сортировка и фильтрацияorders.csv в просмотре CSV, сортировке или фильтре строк. Отсортируйте по order_id и убедитесь, что идентификаторы с ведущими нулями сохраняют порядок.
Конвертацияorders.csv для CSV в JSON, CSV в SQL или CSV в Excel; contacts.csv для CSV в vCard. Проверьте, что 001041 не изменился, а двухстрочная заметка осталась одним значением.
Сравнение двух версийorders.csv и orders-updated.csv в сравнении CSV-файлов: должна найтись одна изменённая, одна удалённая и одна добавленная строка.
Объединениеcustomers.csv и invoices.csv в объединении CSV-файлов с ключом customer_id.
Очистка и проверкаsignups.csv в очистке CSV или проверке CSV: по нему видно, какие из перечисленных выше проблем инструмент находит или исправляет.
Диаграммы и изменение структурыsales.csv в диаграммах из CSV (выручка по месяцам или регионам) или в транспонировании CSV.

На страницах инструментов, где есть подходящий пример, кнопка Открыть пример сразу загружает нужный файл — можно посмотреть, как работает инструмент, прежде чем открывать собственные данные.

Это настоящие данные?

Нет. Люди — случайные сочетания распространённых имён и фамилий, компании выдуманы, все адреса электронной почты используют зарезервированный домен .test из RFC 2606, а телефоны в английской версии — диапазон 555. Города настоящие, но служат только подписями. Цены, количества и даты генерируются из фиксированного начального значения (seed), поэтому файл каждый раз получается одинаковым.

Файлы следуют языку интерфейса: на странице на другом языке имена, города, компании и формат телефонов знакомы этой аудитории, а названия столбцов, идентификаторы и подвохи остаются прежними.

Если нужен другой файл

Эти файлы намеренно маленькие, чтобы каждую строку можно было проверить глазами. Если нужны тысячи строк, другие типы столбцов или свои названия столбцов, воспользуйтесь генератором CSV: одно и то же начальное значение и одни и те же настройки всегда дают один и тот же файл, так что тест можно повторить в точности.

Пример: как читается сложная строка контактов

Первые три записи contacts.csv в том виде, как они записаны в файле, и значения, которые возвращает для них корректный парсер по RFC 4180. Перенос строки и запятая остаются внутри значения notes; пустое последнее поле — это пустая строка, а не отсутствующий столбец.

CSV
first_name,last_name,email,mobile,company,city,notes
Ava,Williams,contact1@example.test,+1 555-235-0351,Harbor Analytics,Atlanta,
Mary,Brown,contact2@example.test,+1 555-073-4622,Bluebird Labs,Chicago,"Met at the trade fair
Prefers email"
Olivia,Garcia,contact3@example.test,+1 555-982-2565,Northwind,Chicago,
Разобранные записи (по 7 значений)
[
  ["Ava", "Williams", "contact1@example.test", "+1 555-235-0351", "Harbor Analytics", "Atlanta", ""],
  ["Mary", "Brown", "contact2@example.test", "+1 555-073-4622", "Bluebird Labs", "Chicago", "Met at the trade fair\nPrefers email"],
  ["Olivia", "Garcia", "contact3@example.test", "+1 555-982-2565", "Northwind", "Chicago", ""]
]

Вопросы и ответы

Можно ли использовать эти файлы в своих тестах или учебных материалах?

В них нет реальных людей и контактных данных, поэтому их можно спокойно использовать как тестовые данные. Учтите только, что названия городов — реальные.

Почему идентификаторы начинаются с нулей?

Потому что в реальных выгрузках так бывает часто (номера заказов, почтовые индексы, артикулы), и именно это CSV-инструменты ломают чаще всего. Если 001041 превратился в 1041, инструмент преобразовал текст в число.

Зачем в orders.csv повторяющаяся строка?

Чтобы проверять удаление дубликатов и сравнение. Последняя запись в точности повторяет заказ 001043, поэтому проверка на дубликаты должна найти одну повторяющуюся строку.

Стандарты и справочные материалы