Conversor de tabla a JSON / SQL: CSV, TSV y Markdown en línea

Pega un CSV (o suelta un archivo .csv) en el panel de entrada y la herramienta detecta el delimitador automáticamente, convierte cada fila en un objeto JSON usando la línea de encabezado como claves y muestra el resultado al instante. Cambia el formato de salida a array JSON, JSONL o SQL INSERT para obtener exactamente la estructura que necesitas.

Sí. El analizador sigue la norma RFC 4180: los campos entre comillas dobles pueden contener comas, saltos de línea e incluso comillas literales (escapadas como "") sin romper el análisis. Así, un valor como "Smith, John" sigue siendo una sola celda, no dos.

La herramienta cuenta las tabulaciones, comas, puntos y comas y barras de la primera línea no vacía y elige la más frecuente. Si tienes un archivo inusual o ambiguo, puedes anular la detección automática y seleccionar manualmente tabulación (TSV), coma, punto y coma, barra o tabla de Markdown.

Cambia el formato de salida a SQL INSERT e introduce un nombre de tabla. La herramienta depura los nombres de columna para convertirlos en identificadores válidos (sustituyendo espacios, guiones, etc. por guiones bajos) y genera un INSERT por fila con literales de cadena correctamente escapados, valores numéricos y NULL para las celdas vacías. Perfecto para poblar bases de datos o migrar datos.

JSONL (JSON Lines) coloca un objeto JSON por línea, sin un array que lo envuelva. Es el formato estándar para transmitir datos a BigQuery, Snowflake, Logstash, Elasticsearch y la mayoría de las canalizaciones de machine learning. Elige JSONL cuando cada fila vaya a ingerirse de forma independiente.

Sí. Los valores que coinciden con patrones de números enteros o decimales se emiten como números JSON, los literales «true»/«false» se convierten en booleanos y las celdas vacías se convierten en null. Si necesitas que todo sea texto, prepara los valores en consecuencia antes de convertir.

Sí. Selecciona «Tabla de Markdown» como delimitador y pega una tabla de Markdown estándar delimitada por barras verticales (fila de encabezado, fila separadora, filas del cuerpo). La línea separadora se omite automáticamente y se recorta el espacio en blanco de las celdas.

No: el análisis y la conversión se ejecutan íntegramente en tu navegador. Esto hace que la herramienta sea segura para hojas de cálculo sensibles como exportaciones de nóminas, listas de clientes o registros financieros que nunca deberían pasar por un servidor de terceros.

When checked, the tool treats your table's first row as column names and uses them as the JSON object keys (or generates col_1, col_2... for SQL if you leave it blank). Uncheck it if your data has no header row — a plain list of rows — and the tool will instead output raw JSON arrays or auto-name columns col_1, col_2, etc. for SQL INSERT statements.

Switch Output to SQL INSERT and a Table name field appears where you can type your target table's name, such as customers or order_items. The tool automatically sanitizes whatever you enter — replacing spaces and symbols with underscores and prefixing a leading digit — so the generated SQL always has a valid identifier even if your input is messy.

Uncheck 'First row is header' if your export has no column names, set Output to SQL INSERT, and type your real table name in the Table name field. The tool will auto-generate col_1, col_2... column names, coerce numbers and booleans automatically, and produce one properly-escaped INSERT statement per row that you can paste straight into your database client.

JSON (arrays) drops the field names and outputs each row as a plain list of values in column order — for example ["Alice", 34, "Berlin"] instead of {"name":"Alice","age":34,"city":"Berlin"}. It still respects the 'First row is header' checkbox, using that row only to know how many columns to expect rather than as keys. Choose it when the receiving code (a charting library, a positional database driver, or a spreadsheet import) reads values by position rather than by field name; otherwise stick with JSON (objects).

Try sample fills the input panel with a short three-row name/age/city table (tab-separated) so you can immediately see how the delimiter detection, header row and each output format behave before you paste real data. Once there's content in the box, a Clear button appears — next to the Input label in the editor view, and again as a full-width button in the Settings panel — that wipes the textarea back to empty in one click instead of selecting and deleting the text manually.