CSV to JSON

¿Qué es la conversión de CSV a JSON?

CSV (Comma-Separated Values) es un formato tabular de texto plano donde cada línea es un registro de datos y los campos dentro de un registro se separan con un delimitador, normalmente una coma. CSV ha sido un formato de intercambio estándar desde los primeros días de la informática personal, formalizado en RFC 4180. Las hojas de cálculo, bases de datos y herramientas de exportación de datos producen CSV porque es simple, compacto y puede ser leído por prácticamente cualquier lenguaje de programación.

JSON (JavaScript Object Notation) representa datos estructurados como pares clave-valor y arrays ordenados. A diferencia de CSV, JSON soporta objetos anidados, valores tipados (números, booleanos, null) y registros de longitud variable. Dado que JSON es comprendido de forma nativa por los motores JavaScript, es el formato dominante para el intercambio de datos entre navegador y servidor y para las respuestas de APIs REST. Estas propiedades hacen de JSON el formato predeterminado para APIs web, archivos de configuración y bases de datos NoSQL como MongoDB y CouchDB.

Convertir CSV a JSON consiste en transformar cada fila de la tabla en un objeto JSON, usando la fila de cabecera como nombres de propiedad y los valores de las celdas como valores de propiedad. El resultado es típicamente un array JSON de objetos. Esta conversión es necesaria cuando hay que introducir datos tabulares planos en un sistema que espera entrada JSON estructurada, como una API REST, un componente de tabla en el frontend, o una base de datos orientada a documentos.

¿Por qué usar esta herramienta?

Este conversor analiza tu CSV en el navegador, genera la salida JSON al instante y nunca envía tus datos a un servidor.

Casos de uso de CSV a JSON

Referencia de delimitadores CSV

Los archivos CSV no siempre usan comas. El delimitador depende del idioma del sistema, la aplicación exportadora y el contenido de los datos. Estos son los cuatro delimitadores más comunes y cuándo se usa cada uno:

CSV vs JSON: diferencias estructurales

La diferencia entre los dos formatos es la razón por la que el mapeo de cabeceras, la inferencia de tipos y el manejo de valores ausentes requieren decisiones explícitas durante la conversión.

Ejemplos de código

Cómo convertir CSV a JSON mediante código en los lenguajes y herramientas de línea de comandos más populares:

// Simple CSV string → JSON array
const csv = `name,age,city
Alice,30,Berlin
Bob,25,Tokyo`

const [headerLine, ...rows] = csv.trim().split('\n')
const headers = headerLine.split(',')
const json = rows.map(row => {
  const values = row.split(',')
  return Object.fromEntries(headers.map((h, i) => [h, values[i]]))
})
// → [{ name: "Alice", age: "30", city: "Berlin" }, ...]

// With the built-in fetch + a library (Papa Parse)
import Papa from 'papaparse'
const result = Papa.parse(csvString, { header: true, dynamicTyping: true })
console.log(result.data) // typed numbers and booleans

import csv, json, io

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

reader = csv.DictReader(io.StringIO(csv_string))
data = [row for row in reader]
print(json.dumps(data, indent=2))
# → [{"name": "Alice", "age": "30", "city": "Berlin"}, ...]

# With type coercion (age as int)
import pandas as pd
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_string))
print(df.to_json(orient="records", indent=2))
# → [{"name": "Alice", "age": 30, "city": "Berlin"}, ...]

package main

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

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

	headers := records[0]
	var result []map[string]string
	for _, row := range records[1:] {
		obj := make(map[string]string)
		for i, h := range headers {
			obj[h] = row[i]
		}
		result = append(result, obj)
	}

	out, _ := json.MarshalIndent(result, "", "  ")
	fmt.Println(string(out))
	// → [{"age":"30","city":"Berlin","name":"Alice"}, ...]
}

# Using Miller (mlr) — handles quoting, types, and edge cases
mlr --icsv --ojson cat data.csv
# → [{"name": "Alice", "age": 30, "city": "Berlin"}, ...]

# Using csvjson from csvkit (Python-based)
csvjson data.csv

# Using jq with @csv (reverse: JSON → CSV)
# For CSV → JSON, pipe through Miller or Python
cat data.csv | python3 -c "
import csv, json, sys
reader = csv.DictReader(sys.stdin)
json.dump(list(reader), sys.stdout, indent=2)
"

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