Convertidor de JSON a CSV

¿Qué es CSV y por qué convertir desde JSON?

// Input JSON
[
  { "id": 1, "name": "Alice", "role": "admin" },
  { "id": 2, "name": "Bob", "role": "editor" }
]

// Output CSV (RFC 4180 preset: comma + CRLF + no BOM)
id,name,role
1,Alice,admin
2,Bob,editor

// Same input with Stringify mode + nested data
[
  { "id": 1, "tags": ["a", "b"] }
]

// Becomes
id,tags
1,"[""a"",""b""]"

Características principales

Ejemplos

[{"id":1,"name":"Alice Chen","email":"alice@example.com","role":"admin"},{"id":2,"name":"Bob Garcia","email":"bob@example.com","role":"editor"},{"id":3,"name":"Carol Singh","email":"carol@example.com","role":"viewer"},{"id":4,"name":"Dan Müller","email":"dan@example.com","role":"viewer"}]

[{"id":1001,"title":"Bug: login redirects to 404","state":"open","labels":["bug","priority:high"],"user":{"login":"alice"}},{"id":1002,"title":"Feature: dark mode toggle","state":"open","labels":["enhancement"],"user":{"login":"bob"}},{"id":1003,"title":"Docs: update README","state":"closed","labels":["docs","good-first-issue"],"user":{"login":"carol"}}]

[{"_id":{"$oid":"6634a1b2c3d4e5f600000001"},"email":"alice@example.com","metadata":{"signupDate":"2026-01-15T10:30:00Z","preferences":{"newsletter":true,"theme":"dark"}}},{"_id":{"$oid":"6634a1b2c3d4e5f600000002"},"email":"bob@example.com","metadata":{"signupDate":"2026-02-20T14:15:00Z","preferences":{"newsletter":false,"theme":"light"}}}]

{"event":"signup","user":"alice","ts":1715000000}
{"event":"login","user":"alice","ts":1715000060}
{"event":"checkout","user":"alice","ts":1715000300}

[{"id":"ord-001","customer":{"name":"Alice Chen","email":"alice@example.com","address":{"city":"Seattle","country":"US"}},"items":[{"sku":"SKU-100","qty":2},{"sku":"SKU-205","qty":1}]},{"id":"ord-002","customer":{"name":"Bob Garcia","email":"bob@example.com","address":{"city":"Madrid","country":"ES"}},"items":[{"sku":"SKU-100","qty":1}]}]

[{"name":"GET /users returns 200","status":"pass","duration":142},{"name":"POST /users creates record","status":"pass","duration":287},{"name":"GET /users/999 returns 404","status":"fail","duration":98,"error":"Expected 404, got 500"},{"name":"DELETE /users/1 returns 204","status":"pass","duration":156}]

Cómo usar

1. 1

   Pega tu JSON

   Introduce o pega tu JSON en el campo de entrada de arriba. La herramienta acepta arrays de objetos, objetos individuales y NDJSON (JSON delimitado por líneas) — detección automática. También puedes hacer clic en 'Cargar ejemplo' para probar una muestra como una respuesta de API REST, una exportación de MongoDB o un log de eventos NDJSON.

2. 2

   Elige un preset (o ajusta Opciones)

   Haz clic en RFC 4180 (predeterminado), Excel (punto y coma EU + BOM), TSV (Tab) o Pipe para fijar un formato de destino con un solo clic. Abre el panel de Opciones para un control fino: Delimitador, Cabecera, Comillas (Auto/Siempre), Final de línea (LF/CRLF), BOM y Anidado (Aplanar/Stringify).

3. 3

   Copia o Descarga el CSV

   Haz clic en Copiar para llevar el CSV al portapapeles o en Descargar para guardarlo como archivo .csv (.tsv con el preset TSV) listo para Excel, Google Sheets, PostgreSQL COPY o cualquier pipeline de datos. Para ida y vuelta, haz clic en Invertir dirección para convertir CSV a JSON en el mismo lugar.

Errores comunes de conversión

42

[{"value": 42}]

[
  {"name": "GET /users", "status": "pass"},
  {"name": "GET /users/999", "status": "fail", "error": "500"}
]

// Output CSV (note empty cell in row 1)
name,status,error
GET /users,pass,
GET /users/999,fail,500

{"id": 9007199254740993}
// JavaScript reads as 9007199254740992 (precision lost)

{"id": "9007199254740993"}
// CSV preserves the string; Excel displays exactly

name,role
Smith, Jr.,admin
// Parser reads 3 columns: "Smith", " Jr.", "admin"

name,role
"Smith, Jr.",admin
// Parser reads 2 columns: "Smith, Jr.", "admin"

id,name,price
1,Alice,1,234.56
// Excel-EU mis-parses 1,234.56 as two columns

// Excel preset output: ; + CRLF + BOM
id;name;price
1;Alice;1234,56
// Excel-EU reads cleanly with comma decimal

[
  {"event": "signup"},
  {"event": "login"}
]
// Detected as a regular JSON array (works, but not NDJSON path)

{"event": "signup"}
{"event": "login"}
// Each line is one JSON value — auto-detected as NDJSON

Casos de uso comunes

Respuesta de API a Hoja de Cálculo

Pega una respuesta de API REST (array de objetos de usuario/pedido/evento) y obtén un CSV tabular limpio listo para Excel, Google Sheets o Numbers. El caso de uso más común — analistas y PMs necesitan datos con forma de hoja de cálculo, los ingenieros entregan JSON desde el backend.

Exportación de MongoDB a Almacén de Datos

Convierte la salida JSON de mongoexport (con envoltorios $oid y documentos de metadata anidados) en CSV para cargar en BigQuery, Snowflake o Redshift. El modo Stringify preserva la forma anidada sin pérdidas cuando las herramientas posteriores soportan JSON-en-celda.

Triaje de Issues de GitHub

Extrae issues de /repos/{owner}/{repo}/issues, pega el JSON y obtén un CSV plano con id, title, state, labels y user.login como columnas. Cárgalo en Sheets para filtrar, ordenar y asignar durante la planificación del sprint.

Revisión de Logs de Eventos NDJSON

Los logs en streaming de Cloud Logging, Datadog, Vector o tu propio pipeline a menudo llegan como NDJSON (.ndjson, .jsonl). Pega el contenido del archivo directamente — detección automática — y obtén un CSV para análisis ad hoc sin montar un pipeline ETL real.

Extracción de Pedidos de E-commerce

Convierte JSON de pedidos anidados (customer.address.city, array items) en un CSV plano para finanzas, fulfillment o revisión de fraude. El modo Aplanar produce una columna por campo hoja, listo para cargar en Excel para informes ad hoc.

Informe de Tests de Postman/Newman

Las exportaciones de tests de Postman incluyen filas con forma mixta (algunas con campos error opcionales). Pega el JSON, obtén un CSV con todas las claves unidas y las celdas faltantes rellenadas — perfecto para compartir informes de tests fallidos con personas no técnicas en Sheets.

Detalles técnicos

Parser de Máquina de Estados RFC 4180

Ambas direcciones usan un parser de máquina de estados finita adecuado siguiendo RFC 4180. Los estados incluyen UnquotedField, QuotedField, AfterQuote, RowEnd y EndOfInput. El parser gestiona correctamente campos entrecomillados que contienen el delimitador, CR/LF incrustados dentro de campos entrecomillados, comillas dobles escapadas (duplicadas, como "") y saltos de línea finales. Esto produce una salida que hace ida y vuelta sin pérdidas a través del módulo csv de Python, PostgreSQL COPY, AWS S3 SELECT y cualquier parser conforme.

Algoritmo de Detección de Enteros Grandes

Antes de pasar el JSON por JSON.parse() (que redondearía silenciosamente los enteros grandes mediante IEEE 754), la herramienta ejecuta un escaneo regex sobre el texto JSON crudo buscando literales enteros fuera del rango seguro (-2^53+1 a 2^53-1). Cuando se detectan, las rutas de campo afectadas se registran y aparece un aviso de Entero grande debajo de la salida. El escritor CSV preserva entonces estos valores como cadenas, garantizando precisión exacta a través de Excel, Google Sheets y cualquier consumidor posterior consciente del texto.

BOM y Codificación UTF-8 para Excel

Toda la entrada y salida es UTF-8. El BOM UTF-8 opcional (0xEF 0xBB 0xBF) se antepone a la salida cuando el conmutador BOM está activado o cuando se selecciona el preset Excel. Excel en Windows usa el BOM para detectar la codificación UTF-8 — sin él, Excel recurre a la configuración regional del sistema (Windows-1252 en EE. UU., Windows-1251 en Rusia, etc.) y corrompe los caracteres no ASCII. Los parsers modernos (csv de Python, Pandas, jq, PostgreSQL) generalmente no necesitan el BOM y pueden incluirlo como un carácter espurio al inicio de la primera celda, así que deja BOM desactivado para pipelines que no sean Excel.

Buenas prácticas

Elige un Preset Antes de Ajustar Opciones

Los presets RFC 4180, Excel, TSV y Pipe ajustan cinco opciones a la vez (delimitador, final de línea, modo de comillas, BOM, cabecera). Elige primero el preset más cercano y luego ajusta opciones individuales solo si es necesario — esto evita el error común de cambiar una opción y olvidar otra (por ejemplo, cambiar a punto y coma pero dejar LF, lo que Excel-EU en Windows sigue analizando mal).

Aplanar para Análisis, Stringify para Ida y Vuelta

Usa Aplanar cuando el destino sea Excel, Sheets o un análisis puntual — las claves con puntos producen la disposición más limpia en hoja de cálculo. Usa Stringify cuando necesites un viaje CSV → JSON → CSV sin pérdida de datos — los arrays y objetos sobreviven como JSON dentro de una sola celda. Cambiar a mitad de exportación y volver a ejecutar es barato; elige según el consumidor.

Usa BOM Solo para Excel

El BOM UTF-8 es necesario para que Excel en Windows detecte la codificación correctamente. El resto de parsers (csv de Python, Pandas, jq, PostgreSQL COPY, BigQuery) o ignoran el BOM o lo incluyen como un carácter espurio al inicio de la primera celda, rompiendo los nombres de columna. Deja el BOM desactivado para pipelines y actívalo (o usa el preset Excel) solo cuando el destino sea Excel.

Mantén los IDs Grandes como Cadenas en JSON

Los IDs snowflake de Twitter, los IDs de Discord, los campos Long de MongoDB y resourceVersion de K8s son enteros de 64 bits que exceden el rango seguro de JavaScript (2^53 - 1). Almacénalos como cadenas JSON ("id": "9007199254740993") antes de convertir — el CSV preservará los dígitos exactamente, mientras que un literal numérico sería redondeado silenciosamente por JSON.parse().

Valida la Forma de las Filas Antes de Cargar

Las filas con forma mixta (algunos objetos con claves que otros no tienen) se fusionan con celdas vacías en la salida y la herramienta muestra un aviso en las notas de esquema. Para consumidores con esquema estricto (BigQuery, Redshift COPY), valida que todas las filas compartan las mismas claves antes de exportar — o gestiona los valores faltantes explícitamente en tu pipeline. Usa nuestro Formateador JSON para inspeccionar primero la forma de la entrada.

Preguntas frecuentes