Convertisseur Tableau en JSON / SQL - CSV, TSV, Markdown en ligne

Collez un CSV (ou déposez un fichier .csv) dans le panneau de saisie : l'outil détecte automatiquement le délimiteur, analyse chaque ligne en un objet JSON en utilisant l'en-tête comme clés et affiche le résultat instantanément. Basculez le format de sortie sur tableau JSON, JSONL ou SQL INSERT pour obtenir exactement la structure dont vous avez besoin.

Oui. L'analyseur suit la norme RFC 4180 — les champs entourés de guillemets doubles peuvent contenir des virgules, des sauts de ligne et même des guillemets littéraux (échappés sous la forme "") sans casser l'analyse. Ainsi, une valeur comme "Smith, John" reste une seule cellule, et non deux.

L'outil compte les tabulations, virgules, points-virgules et barres verticales sur la première ligne non vide et retient le caractère le plus fréquent. Si votre fichier est inhabituel ou ambigu, vous pouvez désactiver la détection automatique et sélectionner manuellement la tabulation (TSV), la virgule, le point-virgule, la barre verticale ou le tableau Markdown.

Basculez le format de sortie sur SQL INSERT et saisissez un nom de table. L'outil assainit les noms de colonnes en identifiants valides (en remplaçant espaces, tirets, etc. par des traits de soulignement) et produit un INSERT par ligne, avec des littéraux de chaîne correctement échappés, des valeurs numériques et NULL pour les cellules vides. Idéal pour initialiser des bases de données ou migrer des données.

Le JSONL (JSON Lines) place un objet JSON par ligne, sans tableau englobant. C'est le format standard pour transmettre des données en flux vers BigQuery, Snowflake, Logstash, Elasticsearch et la plupart des pipelines de machine learning. Choisissez le JSONL lorsque chaque ligne sera ingérée indépendamment.

Oui. Les valeurs correspondant à des motifs entiers ou décimaux sont émises sous forme de nombres JSON, les littéraux « true »/« false » deviennent des booléens, et les cellules vides deviennent null. Si vous avez besoin que tout soit en chaînes de caractères, préparez les valeurs en conséquence avant la conversion.

Oui. Sélectionnez « Tableau Markdown » comme délimiteur et collez un tableau Markdown standard délimité par des barres verticales (ligne d'en-tête, ligne de séparation, lignes de contenu). La ligne de séparation est automatiquement ignorée et les espaces des cellules sont supprimés.

Non — l'analyse et la conversion s'exécutent entièrement dans votre navigateur. L'outil convient donc aux feuilles de calcul sensibles comme les exports de paie, les listes de clients ou les dossiers financiers qui ne devraient jamais transiter par un serveur tiers.

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.