CSV-Viewer

Diese Seite ist der kanonische Leitfaden zum Vorschauen von CSV mit dem CSV Viewer von DevUtilities. Öffnen Sie oben eine Datei und nutzen Sie die Abschnitte zu Trennzeichen/Kopfzeilen, Sortierung, Limits großer Dateien, Kodierung und Übergabe an JSON/CSV. Das Parsen bleibt im Browser.

CSV Viewer ist eine clientseitige Tabellenvorschau für kommagetrennte Werte. Die erste Zeile wird als Kopfzeile gelesen, ein sortierbares Raster gerendert und der volle Text im Speicher gehalten, um Exporte vor ETL, JSON-Konvertierung oder Ticket-Anhang zu prüfen.

Was Sie erhalten

• Dateiauswahl / Drag-and-Drop über FileReader (Text)
• RFC-4180-ähnliches Parsen: Kommas, quotierte Felder, escapte Quotes
• Erste Zeile als Spaltenköpfe
• Klickbare Kopfzeilen-Sortierung (localeCompare, auf/ab)
• Zeilen- und Spaltenzahlen in der Tabellen-Chrome
• Nur lokal — Tabelleninhalte werden nicht hochgeladen

Diesen Viewer verwenden, wenn

• Schneller Blick auf einen Export ohne Excel
• Kopfzeilen und Zeilenform vor JSON/CSV-Transforms prüfen
• Prüfen, ob Quotes und Kommas den Export überlebt haben
• Offline bleiben mit Kunden- oder Gehalts-CSVs

So hilft dieses Tool

1. Öffnen Sie eine .csv von der Festplatte.
2. Bestätigen Sie, dass die Kopfzeilennamen dem Schema des Produzenten entsprechen.
3. Prüfen Sie die Zeilenzahl gegen die erwartete Exportgröße.
4. Klicken Sie eine Spaltenkopfzeile zum Sortieren; erneut zum Umkehren.
5. Suchen Sie unregelmäßige Zeilen oder zusammengeführt wirkende Werte.
6. Wenn Zeichen falsch wirken (é, ’), Kodierung an der Quelle beheben und neu laden.
7. Für Transforms CSV in JSON ↔ CSV, Dev Toolkit Columns → JSON oder Ihren ETL-Pfad kopieren.

Der Parser ist kommagetrennt. Die erste nicht leere logische Zeile wird zur Kopfzeile; jede folgende Zeile ist eine Datenzeile, ausgerichtet nach Spaltenindex.

Was erkannt wird

• Komma (,) als Feldtrenner
• Doppelt quotierte Felder, die Kommas und Zeilenumbrüche enthalten dürfen
• Escapte Quotes als verdoppelte Quotes ("")
• CRLF- und LF-Zeilenenden

Was nicht automatisch erkannt wird

• Semikolon- (;) oder Tab- (\t) Trennzeichen, üblich in EU-Excel-Exporten
• Separater „hat Kopfzeile“-Schalter — Zeile 0 ist immer Kopfzeile
• Typinferenz (Zahlen/Daten bleiben Strings im Raster)

Praktischer Tipp

Praktischer Tipp

Die Sortierung ist lexikografisch über localeCompare auf Zellstrings. Ideal für Kategorien und IDs, nicht für numerische Größenordnung.

• Kopfzeile klicken für aufsteigend; erneut für absteigend
• Numerische Spalten sortieren als Text („10“ vor „2“)
• Leere Zellen als leere Strings; unregelmäßige Zeilen können Werte verschieben
• Sortierzustand setzt sich beim Laden einer neuen Datei zurück
• Nutzen Sie die Zeile × Spalte-Meta-Zeile zur Vollständigkeitsprüfung

Ein Lieferant hat overnight.csv geschickt. Bevor Sie es in den Warehouse-Job laden, bestätigen Sie Kopfzeilen, Zeilenzahl und dass quotierte Kommas keine Felder gesplittet haben.

So hilft dieses Tool

1. Datei öffnen und Kopfzeile gegen das Vertragsschema lesen.
2. Angezeigte Zeilenzahl mit dem Manifest des Lieferanten vergleichen.
3. Schlüsselspalte (order_id, email) sortieren und Leerstellen oder Duplikate finden.
4. Verdächtige Zellen prüfen — quotierte Adressfelder müssen in einer Spalte bleiben.
5. Datei ablehnen oder neu anfordern, wenn die Form vor dem ETL falsch ist.

Ergebnis: Sie erkennen das Problem in der Vorschau, nicht nach einem Pipeline-Fehler.

Sie brauchen Objekte für einen API-Mock oder LLM-Tool-Schema, aber die Quelle der Wahrheit ist weiterhin ein CSV-Export.

So hilft dieses Tool

1. In CSV Viewer prüfen, dass Kopfzeilen sauber sind (keine leeren Namen, keine doppelten Titel).
2. CSV-Text in Dev Toolkit → Columns → JSON für ein Objekt-Array kopieren oder JSON ↔ CSV für Round-Trips nutzen.
3. Beispielobjekt im JSON Formatter validieren, bevor Mocks verdrahtet werden.
4. CSV als Audit-Artefakt behalten; nur bereinigte Samples committen.

Ergebnis: Sie erkennen das Problem in der Vorschau, nicht nach einem Pipeline-Fehler.

Namen erscheinen als José oder typografische Anführungszeichen als ’. Stakeholder halten die Daten für korrupt.

So hilft dieses Tool

1. Datei laden — FileReader nutzt die Standard-Textdekodierung des Browsers (typisch UTF-8).
2. Erscheint Mojibake, ist die Datei oft Windows-1252/Latin-1 falsch als UTF-8 gelabelt (oder umgekehrt).
3. Aus Excel/Sheets als CSV UTF-8 neu exportieren oder mit einem Kodierungstool konvertieren.
4. Neu laden und Diakritika sowie Währungssymbole prüfen.

Ergebnis: Sie erkennen das Problem in der Vorschau, nicht nach einem Pipeline-Fehler.

Die gesamte Datei wird als String gehalten und in eine vollständige In-Memory-Tabelle geparst. Die Obergrenze ist der Tab-Speicher — keine Streaming-Engine.

• Mehrere-hundert-MB-CSVs können den Tab einfrieren oder crashen — Dateien teilen oder Head-Sample zuerst
• Sortieren kopiert das Zeilenarray; breite + hohe Tabellen erhöhen den Speicher
• Kein virtualisiertes Infinite-Scroll für Millionen Zeilen — Datenbank oder CLI (csvkit, DuckDB) nutzen
• Für Stichproben die ersten 1–5k Zeilen aus dem Quellsystem exportieren

Symptome: manche Zeilen zeigen weniger Zellen, Werte unter dem falschen Kopf, oder ein Feld mit Kommas splittet in Extra-Spalten.

Warum das passiert

Unquotierte Kommas in Feldern, unpassende Quotes oder mitten im Export abgeschnittene Zeilen brechen die Spaltenausrichtung. Semikolon-Dateien als Komma geparst kollabieren zu einer Spalte.

Diagnose

Erste schlechte Zeile finden. Prüfen, ob Adress-/Namensfelder Kommas ohne Quotes enthalten. Bestätigen, dass die Datei Kommas nutzt, nicht Semikolons.

Behebungen

1. Mit korrektem Quoting neu exportieren (Excel: CSV UTF-8; Datenbanken: FORCE QUOTE).
2. Semikolon/TSV vor dem Öffnen in kommagetrennt umwandeln.
3. Unausgewogene Quotes in der betroffenen Zeile beheben.
4. Neu laden und prüfen, dass die Spaltenzahl der Kopfzeilenlänge entspricht.

Symptome: Akzente, Symbole oder CJK-Text erscheinen als lateinischer Müll (Ã, Â, â€).

Warum das passiert

Bytes wurden mit dem falschen Zeichensatz dekodiert. Dieser Viewer liest Dateien als Text über den Browser (UTF-8-Erwartung für modernes CSV).

Diagnose

Dieselbe Datei in einem Editor öffnen, der die Kodierung zeigt. Sieht sie als Windows-1252 korrekt, hier falsch aus — nach UTF-8 konvertieren.

Behebungen

1. Als CSV UTF-8 aus der Tabelle oder dem BI-Tool neu speichern.
2. Mit iconv oder einem Kodierungskonverter umwandeln, dann neu laden.
3. Sicherstellen, dass Produzenten UTF-8 in Pipelines deklarieren (besonders Legacy-ERP).

Kodierung an der Quelle beheben — Sortieren und JSON-Übergabe propagieren nur die Korruption.

CSV-Exporte enthalten oft PII, Gehaltsdaten oder Kundenlisten.

• Lokale Vorschau bevorzugen statt unbekannter „CSV online“-Seiten
• E-Mails/IDs vor Screenshot-Sharing strippen oder hashen
• Keine Produktions-CSVs in öffentliche Repos committen
• Formel-Injection (=, +, -) beachten, wenn später in Tabellen eingefügt wird