CSV Formatter

Was ist CSV-Formatierung?

CSV-Formatierung (Comma-Separated Values) ist der Prozess, rohen tabellarischen Text zu normalisieren, sodass Trennzeichen, Quoting, Leerzeichen und Zeilenenden einem konsistenten Regelwerk folgen. RFC 4180, veröffentlicht 2005, definiert den am weitesten verbreiteten CSV-Standard: Felder durch Kommas getrennt, Datensätze mit CRLF abgeschlossen, und jedes Feld, das ein Komma, ein doppeltes Anführungszeichen oder einen Zeilenumbruch enthält, in doppelte Anführungszeichen eingeschlossen. Ein CSV Formatter nimmt unordentliche oder inkonsistente CSV-Daten und schreibt sie so um, dass sie diesen Konventionen entsprechen.

CSV-Dateien aus der Praxis kommen selten in sauberer Form an. Tabellenkalkulationsexporte aus Excel, Google Sheets und Datenbankdump-Dienstprogrammen wenden jeweils unterschiedliche Quoting-Strategien an, behandeln Leerzeichen unterschiedlich und können Semikolons oder Tabs statt Kommas verwenden. Werden diese Dateien in einen Parser eingespeist, der strikte RFC-4180-Eingaben erwartet, sind das Ergebnis oft fehlerhafte Zeilen, verschobene Spalten oder stiller Datenverlust. Formatierung vor der Verarbeitung deckt diese Probleme frühzeitig auf.

Ein CSV Formatter unterscheidet sich von einem CSV-Konverter. Formatierung hält die Daten im CSV-Format. Sie normalisiert Quoting, entfernt überschüssige Leerzeichen, richtet Spalten neu aus und wechselt optional das Trennzeichen. Konvertierung ändert das Format vollständig und erzeugt JSON-, HTML-, SQL- oder Markdown-Ausgaben.

Warum diesen CSV Formatter verwenden?

Dieses Tool parst und serialisiert dein CSV vollständig im Browser. Deine Daten verlassen deinen Rechner nie.

CSV Formatter Anwendungsfälle

CSV Quoting- und Escape-Regeln (RFC 4180)

RFC 4180 definiert spezifische Regeln, wann und wie Felder zitiert werden müssen. Die sechs unten aufgeführten Szenarien decken die Fälle ab, in denen das Quoting-Verhalten relevant ist.

CSV-Trennzeichen-Vergleich

Die Wahl des Trennzeichens beeinflusst Kompatibilität, Lesbarkeit und die Häufigkeit, mit der Felder zitiert werden müssen.

Code-Beispiele

Diese Beispiele zeigen, wie unordentliches CSV in verschiedenen Sprachen geparst und mit konsistenter Formatierung neu serialisiert werden kann. Jeder Ausschnitt behandelt das Entfernen von Leerzeichen, die Normalisierung von Trennzeichen und Quoting.

import { parse, unparse } from 'papaparse'

const messy = `name, age ,city
Alice , 30, Berlin
Bob,25 , " Tokyo "`

// Parse with trimming, then re-serialize with consistent formatting
const parsed = parse(messy, {
  header: true,
  skipEmptyLines: true,
  transformHeader: h => h.trim(),
  transform: v => v.trim(),
})

const clean = unparse(parsed.data, { quotes: true })
console.log(clean)
// → "name","age","city"
// → "Alice","30","Berlin"
// → "Bob","25","Tokyo"

import csv
import io

messy = """name, age ,city
Alice , 30, Berlin
Bob,25 , " Tokyo " """

reader = csv.DictReader(io.StringIO(messy), skipinitialspace=True)
output = io.StringIO()
writer = csv.DictWriter(
    output,
    fieldnames=[f.strip() for f in reader.fieldnames],
    quoting=csv.QUOTE_ALL,
)
writer.writeheader()
for row in reader:
    writer.writerow({k.strip(): v.strip() for k, v in row.items()})

print(output.getvalue())
# → "name","age","city"
# → "Alice","30","Berlin"
# → "Bob","25","Tokyo"

package main

import (
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"strings"
)

func main() {
	input := "name,age,city\nAlice,30,Berlin\nBob,25,Tokyo"
	r := csv.NewReader(strings.NewReader(input))
	records, _ := r.ReadAll()

	var buf strings.Builder
	w := csv.NewWriter(&buf)
	w.UseCRLF = true // RFC 4180 line endings
	for _, record := range records {
		_ = w.Write(record)
	}
	w.Flush()
	fmt.Print(buf.String())
	// → name,age,city\r\n
	// → Alice,30,Berlin\r\n
	// → Bob,25,Tokyo\r\n
}

# Re-format a CSV file with csvkit (Python-based)
csvformat -D ";" input.csv > output.csv

# Convert tabs to commas
csvformat -t input.tsv > output.csv

# Force-quote all fields
csvformat -U 1 input.csv > quoted.csv

# Using Miller (mlr) to normalize
mlr --icsv --ocsv --quote-all cat input.csv > clean.csv

Häufig gestellte Fragen