5 repository-uri
Transformation of comma-separated values files into JSON structures.
Distinct from JSON to CSV Conversion: Performs the inverse operation of JSON-to-CSV conversion.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching data & databases · CSV to JSON Conversion. Refine with filters or upvote what's useful.
jc is a tool that transforms plain-text results from command-line utilities, system tools, log formats, and text tables into structured JSON data. It functions as a structured data transformer capable of converting various file formats, including CSV, INI, XML, and YAML, into JSON representations for programmatic use. The project includes a collection of specific parsers for Unix commands and system tools such as df, blkid, and various package managers. It also features specialized converters for web server logs, Common Log Format, and Common Event Format strings. The tool covers broad capab
Transforms comma-separated values files into JSON by detecting delimiters and using the first row as headers.
This project is an administrative GIS toolset that provides a comprehensive dataset of China's administrative divisions, including provinces, cities, districts, and townships. It functions as a coordinate system transformer and a boundary converter for transforming geographic data into standard formats. The toolset distinguishes itself through the ability to convert administrative boundary data between CSV, GeoJSON, Shapefiles, and SQL. It includes specialized utilities for coordinate system transformation between GCJ-02, BD-09, WGS-84, and CGCS2000 standards to ensure accuracy across differe
Transforms tabular CSV data into JSON structures to populate frontend multi-level dropdown menus.
csvkit is a composable Unix-style command-line toolkit for converting, filtering, and analyzing CSV files directly from the terminal. It provides a suite of focused single-purpose commands that can be combined via pipes to build complex data processing workflows, with a modular architecture that includes a column-type inference engine for automatically detecting data types and a streaming-pipeline design for efficient handling of tabular data. The toolkit distinguishes itself through its SQL-engine abstraction layer, which allows users to run SQL queries directly against CSV files without req
Outputs CSV data as JSON, enabling interchange with web and application formats.
Mapshaper este un instrument pentru procesarea, simplificarea și convertirea datelor vectoriale geografice, disponibil ca interfață de linie de comandă, instrument de browser web și bibliotecă Node.js. Funcționează ca un proiector de coordonate, convertor de date vectoriale și optimizator de active pentru hărți web, conceput pentru a transforma seturile de date spațiale între diferite sisteme de referință de coordonate și formate de fișiere. Proiectul se distinge prin simplificarea geometriei care păstrează topologia, ceea ce reduce numărul de noduri (vertex) menținând în același timp limitele partajate pentru a preveni golurile și suprapunerile. Optimizează în continuare activele pentru web prin cuantificarea coordonatelor și filtrarea atributelor pentru a reduce dimensiunile fișierelor. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv reproiectarea coordonatelor folosind șiruri PROJ și coduri EPSG, și conversia datelor între formate precum Shapefile, GeoJSON, TopoJSON, GeoPackage și KML. Oferă instrumente extinse de procesare a geometriei pentru buffering, clipping, dizolvare și repararea topologiilor, precum și utilitare de gestionare a datelor pentru unirea atributelor, filtrare și transformare. În plus, include funcții de vizualizare pentru generarea de exporturi SVG stilizate, graticule și hărți cu simboluri proporționale. Capabilitățile de procesare spațială pot fi integrate direct în aplicațiile JavaScript și în pipeline-urile de build prin biblioteca sa Node.js.
Reads and writes plain JSON arrays of objects as records with support for nested paths.
qsv is a high-performance command line toolkit for querying, transforming, and analyzing comma-separated value files. It functions as a data wrangling interface and a tabular data profiler, featuring a query engine capable of executing SQL statements and joins directly on flat files without requiring a database. The project is distinguished by its ability to process massive datasets that exceed available system memory. This is achieved through disk-based external memory processing, including multithreaded merge sorting, on-disk hash tables for deduplication, and lightweight file indexing for
Implements conversion of comma-separated values files into structured JSON formats.