CSV to JSON

O que é a conversão de CSV para JSON?

CSV (Comma-Separated Values) é um formato tabular em texto simples onde cada linha é um registro de dados e os campos dentro de um registro são separados por um delimitador, geralmente uma vírgula. O CSV é um formato de intercâmbio padrão desde os primórdios da computação pessoal, formalizado no RFC 4180. Planilhas, bancos de dados e ferramentas de exportação de dados produzem CSV porque ele é simples, compacto e legível por praticamente todas as linguagens de programação.

JSON (JavaScript Object Notation) representa dados estruturados como pares chave-valor e arrays ordenados. Ao contrário do CSV, o JSON suporta objetos aninhados, valores tipados (números, booleanos, null) e registros de comprimento variável. Por ser nativamente compreendido pelos motores JavaScript, o JSON é o formato dominante para troca de dados entre navegador e servidor e para respostas de APIs REST. Essas propriedades fazem do JSON o formato padrão para APIs web, arquivos de configuração e bancos de dados NoSQL como MongoDB e CouchDB.

Converter CSV para JSON significa mapear cada linha da tabela em um objeto JSON, usando a linha de cabeçalho como nomes de propriedade e os valores das células como valores de propriedade. O resultado é tipicamente um array JSON de objetos. Essa conversão é necessária sempre que você precisa alimentar dados tabulares planos em um sistema que espera entrada JSON estruturada, como uma API REST, um componente de tabela de dados no frontend ou um banco de dados orientado a documentos.

Por que usar esta ferramenta?

Este conversor analisa seu CSV no navegador, gera a saída JSON instantaneamente e nunca envia seus dados para um servidor.

Casos de uso de CSV para JSON

Referência de Delimitadores CSV

Arquivos CSV nem sempre usam vírgulas. O delimitador depende do idioma do sistema, do aplicativo exportador e do conteúdo dos dados. Aqui estão os quatro delimitadores mais comuns e quando cada um é tipicamente usado:

CSV vs JSON: Diferenças Estruturais

A diferença entre os dois formatos é o motivo pelo qual o mapeamento de cabeçalhos, a inferência de tipos e o tratamento de valores ausentes exigem decisões explícitas durante a conversão.

Exemplos de Código

Como converter CSV para JSON programaticamente em linguagens populares e ferramentas de linha de comando:

// 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)
"

Perguntas Frequentes