CSV Formatter

Что такое форматирование CSV?

Форматирование CSV (Comma-Separated Values) — это процесс нормализации необработанного табличного текста, при котором разделители, кавычки, пробелы и символы конца строки приводятся к единому набору правил. RFC 4180, опубликованный в 2005 году, определяет наиболее широко используемый стандарт CSV: поля разделяются запятыми, записи завершаются CRLF, а любое поле, содержащее запятую, двойную кавычку или перенос строки, заключается в двойные кавычки. CSV-форматтер берёт неправильные или непоследовательные данные CSV и переписывает их в соответствии с этими соглашениями.

Реальные CSV-файлы редко приходят в чистом виде. Экспорт из Excel, Google Sheets и утилит для дампа баз данных использует разные стратегии заключения в кавычки, по-разному обрабатывает пробелы и может использовать точки с запятой или символы табуляции вместо запятых. Когда такие файлы подаются на вход парсеру, ожидающему строгий формат RFC 4180, результатом часто становятся сломанные строки, смещённые столбцы или незаметная потеря данных. Форматирование перед обработкой позволяет выявить эти проблемы на раннем этапе.

CSV-форматтер отличается от CSV-конвертера. Форматирование оставляет данные в формате CSV: нормализует кавычки, удаляет лишние пробелы, выравнивает столбцы и при необходимости меняет разделитель. Конвертация полностью изменяет формат, создавая вывод в JSON, HTML, SQL или Markdown.

Зачем использовать этот CSV Formatter?

Инструмент выполняет парсинг и повторную сериализацию вашего CSV полностью в браузере. Ваши данные никогда не покидают вашу машину.

Сценарии использования CSV Formatter

Правила кавычек и экранирования в CSV (RFC 4180)

RFC 4180 определяет конкретные правила того, когда и как поля должны заключаться в кавычки. Шесть приведённых ниже сценариев охватывают случаи, когда поведение кавычек имеет значение.

Сравнение разделителей CSV

Выбор разделителя влияет на совместимость, читаемость и то, как часто потребуется заключать поля в кавычки.

Примеры кода

Эти примеры показывают, как разобрать неправильный CSV и выполнить его повторную сериализацию с единообразным форматированием на разных языках программирования. Каждый фрагмент кода обрабатывает удаление пробелов, нормализацию разделителей и заключение в кавычки.

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

Часто задаваемые вопросы