# CSV Editor — Beispiele

> Praxisnahe Durchläufe mit dem CSV Editor: Semikolon-CSV importieren, Spalten bearbeiten, als JSON exportieren, unsaubere Dateien retten und Daten transponieren.

Source: https://www.jpkc.com/db/tools/csv/examples/

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Das [Manual](https://www.jpkc.com/db/tools/csv/manual/) erklärt jeden Button und jede Option im Detail. Diese Seite ergänzt das um **konkrete Arbeitsabläufe**: typische Aufgaben, Schritt für Schritt durchgespielt. Die Oberfläche des Tools ist auf Englisch — Button- und Feld-Namen stehen deshalb in ihrer englischen Original-Schreibweise, bei Bedarf mit deutscher Erläuterung.

## Beispiel 1: Eine Semikolon-CSV aus Excel importieren

Der Klassiker im deutschsprachigen Raum: Excel exportiert CSV mit **Semikolon** statt Komma, weil das Komma als Dezimaltrenner belegt ist.

1. Öffne den [CSV Editor](https://www.jpkc.com/tools/csv/). Das Trennzeichen steht standardmäßig auf **Auto-detect**.
2. Klick auf **Open** und wähl deine Datei (oder zieh sie direkt auf die Editor-Fläche).
3. Die Erkennung zählt in der ersten Zeile die Trennzeichen-Kandidaten und wählt das Semikolon, weil es dort am häufigsten vorkommt. Die Einblendung bestätigt das: „… (semicolon-separated)".
4. Die Daten stehen jetzt sauber in Spalten. Lagen sie versehentlich alle in **einer** Spalte, hat die Erkennung danebengelegen — dann öffne **Settings**, stell **CSV Delimiter** fest auf **Semicolon (`;`)** und lade die Datei erneut.

## Beispiel 2: Eine Spalte bearbeiten und als JSON exportieren

Du hast eine Kontaktliste als CSV und brauchst sie als JSON-Array von Objekten für eine API oder ein Script.

1. Importiere die Datei (Beispiel 1). Aktiviere in den **Settings** **First row is header**, damit die erste Zeile zu Spaltenüberschriften wird, und lade die Datei danach erneut — jetzt tragen die Spalten echte Namen wie `name`, `email`, `city`.
2. Korrigiere, was nötig ist: Klick in eine Zelle und tippe den neuen Wert. Eine ganze Spalte umbenennen? Doppelklick auf den Spaltenkopf. Eine überflüssige Spalte raus? Rechtsklick auf den Kopf → löschen.
3. Klick auf **JSON**. Weil der Header-Modus aktiv ist, entsteht ein **Array von Objekten** mit den Überschriften als Schlüssel, heruntergeladen als `data.json`:

```json
[
  { "name": "Alice", "email": "alice@example.com", "city": "Berlin" },
  { "name": "Bob", "email": "bob@example.com", "city": "Hamburg" }
]
```

4. Brauchst du stattdessen reine Zeilen-Arrays, deaktiviere **First row is header** vor dem Export — dann liefert **JSON** ein Array von Arrays.

## Beispiel 3: Auto-Erkennung an einer unsauberen Datei prüfen

Du hast eine fremde Datei bekommen und weißt nicht, womit sie aufgebaut ist.

1. Lass das Trennzeichen auf **Auto-detect** und öffne die Datei. Lies die Einblendung: Sie nennt das erkannte Trennzeichen (comma / semicolon / tab / pipe).
2. **Sichtprüfung:** Stehen die Werte sauber in getrennten Spalten? Dann passt es. Klebt alles in einer Spalte oder sind Spalten verschoben, war die erste Zeile untypisch — die Erkennung schaut nur auf die **erste Zeile**.
3. In dem Fall stellst du das Trennzeichen in den **Settings** manuell ein und lädst erneut. Probier die Kandidaten durch (Komma, Semikolon, Tab, Pipe), bis die Tabelle stimmt.
4. Felder mit eingebetteten Kommas oder Zeilenumbrüchen muss die Quelldatei korrekt in Anführungszeichen gesetzt haben — dann zerlegt der RFC-4180-Parser sie richtig. Tut sie das nicht, hilft kein Trennzeichen; die Datei ist an der Quelle defekt.

## Beispiel 4: Daten aus Excel oder Google Sheets per Einfügen übernehmen

Du willst gar keine Datei exportieren, sondern nur eine Auswahl aus einer Tabellenkalkulation übernehmen.

1. Markiere in Excel, Google Sheets oder Numbers den gewünschten Bereich und kopiere ihn (Strg+C).
2. Klick im CSV Editor auf **Paste**. (Falls der Browser nachfragt, erlaube den Zugriff auf die Zwischenablage.)
3. Tabellenkalkulationen kopieren tab-getrennt; die Auto-Erkennung erkennt das als **Tabulator** und baut die Tabelle korrekt auf. Die Einblendung meldet die Zeilenzahl und „tab-separated".
4. Bearbeite die Daten und exportiere sie als **CSV** oder **JSON** — oder schick sie mit **Copy** (tab-getrennt) gleich zurück in eine andere Tabelle.

## Beispiel 5: Eine quer liegende Tabelle transponieren

Manche Exporte legen die Merkmale in Zeilen statt in Spalten — eine Zeile „Name", eine Zeile „Ort" usw., die Datensätze als Spalten.

1. Importiere die Datei.
2. Klick auf **Transpose**. Aus *m* Zeilen × *n* Spalten wird *n* Zeilen × *m* Spalten — die Tabelle ist gedreht.
3. Aktiviere jetzt bei Bedarf **First row is header**, wenn die ehemaligen Zeilennamen nun als Kopfzeile dienen sollen.
4. Exportiere wie gewohnt. Hat die Drehung nicht das gewünschte Ergebnis gebracht, hol sie mit **Undo** (Strg+Z) zurück.

## Beispiel 6: Sicher arbeiten und einen Reload überstehen

Du bearbeitest eine größere Datei über mehrere Etappen und willst nichts verlieren.

1. Arbeite normal — das Tool sichert die Tabelle nach jeder Änderung automatisch im Browser-Speicher (siehst du am Speicher-Status in der Statusleiste).
2. Vor einer riskanten Aktion (großflächiges Löschen, Transponieren) klick zusätzlich auf **Store**, um einen ausdrücklichen Stand festzuhalten.
3. Ging etwas schief und ein einfaches **Undo** reicht nicht, klick auf **Restore** — die zuletzt gesicherte Tabelle kommt zurück.
4. Bist du fertig und willst sauber neu anfangen, klick auf **Reset**: Nach der Sicherheitsabfrage sind Tabelle und gespeicherte Daten gelöscht.

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Noch tiefer: die [Übersicht](https://www.jpkc.com/db/tools/csv/) zum großen Bild, das [Manual](https://www.jpkc.com/db/tools/csv/manual/) für jede Funktion im Detail und die [Tipps & Tricks](https://www.jpkc.com/db/tools/csv/tips/) für die Stolperfallen. Ausprobieren kannst du alles direkt im [Tool](https://www.jpkc.com/tools/csv/).