Tabelle contro strutture annidate
CSV e fogli di calcolo sono naturalmente tabellari; JSON può contenere oggetti e array annidati. Passare da una struttura gerarchica a una tabella può richiedere regole di appiattimento.
Converti e modifica file data online con MimiFile. Scegli lo strumento necessario, regola le opzioni e scarica il risultato.
Trascina o incolla un file, oppure selezionalo dal dispositivo.
I file sono temporanei e vengono eliminati automaticamente.
CSV, JSON, JSONL, fogli di calcolo e formati colonnari non descrivono i dati nello stesso modo. Una conversione può richiedere di appiattire strutture annidate, inferire tipi, trasformare date o rappresentare valori mancanti. Per questo ogni percorso va valutato in base al contenuto reale, non solo all’estensione.
CSV e fogli di calcolo sono naturalmente tabellari; JSON può contenere oggetti e array annidati. Passare da una struttura gerarchica a una tabella può richiedere regole di appiattimento.
Numeri, booleani, date, null e stringhe possono essere rappresentati diversamente. Controlla soprattutto identificatori con zeri iniziali, decimali ad alta precisione e colonne con tipi misti.
Parquet, Avro, ORC, Arrow e Feather sono pensati per flussi dati specifici e possono conservare schema e tipi meglio di un CSV. Una destinazione più semplice può perdere parte di queste informazioni.
Non sempre. Un JSON con oggetti o array annidati non corrisponde automaticamente a una tabella piatta; la struttura può dover essere trasformata.
CSV memorizza principalmente testo delimitato e non incorpora uno schema ricco come alcuni formati analitici. I tipi possono quindi dover essere inferiti in lettura.
Dipende dall’uso. CSV è semplice e interoperabile; JSON è adatto a strutture flessibili; i formati colonnari sono spesso preferiti nei flussi analitici che richiedono tipi e schema.