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Visualizador e Editor CSV

Edite e limpe arquivos CSV no navegador: remova linhas vazias e duplicadas, corrija delimitadores, exporte para CSV ou JSON. Sem upload, privado.

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ou clique para procurar no seu dispositivo
Escolha um arquivo CSV (.csv, .txt) para pré-visualizar e editar
Limitar pré-visualização para arquivos grandes

Sobre o Visualizador e Editor CSV

Visualizador e Editor CSV é uma ferramenta online poderosa que permite visualizar, editar e manipular arquivos CSV (Valores Separados por Vírgula) diretamente no seu navegador. Carregue arquivos CSV, modifique dados em uma interface tipo planilha, adicione ou remova linhas e colunas, e exporte para formato CSV ou JSON—tudo sem enviar dados sensíveis para um servidor.

Por que minhas colunas CSV estão sendo divididas incorretamente?

A causa quase universal é uma incompatibilidade de delimitador entre o arquivo e o parser. CSV não é um formato único — é uma família de arquivos separados por vírgula, ponto e vírgula, tabulação e pipe. A RFC 4180 especifica a vírgula como separador canônico, mas planilhas em regiões que usam a vírgula como marca decimal (a maior parte da Europa e América Latina) usam ponto e vírgula por padrão para evitar ambiguidade, e arquivos TSV usam tabulação. Este editor detecta automaticamente o delimitador amostrando as primeiras linhas, mas você pode sobrescrevê-lo no menu Delimitador: escolha Vírgula, Ponto e vírgula, Tabulação, Pipe ou um caractere Personalizado se o palpite estiver errado. A segunda causa comum é um campo que contém um delimitador não escapado dentro de um valor — envolva esses campos em aspas duplas ("olá, mundo") e o parser tratará a vírgula embutida como dado.

Como remover linhas em branco ou linhas duplicadas de um CSV?

Ative o interruptor Habilitar edição acima da tabela e dois botões de limpeza aparecem na barra de ferramentas. "Remover Linhas Vazias" exclui toda linha cujas células estejam vazias ou só com espaços — o clássico resto de linhas vazias no final deixado pelas exportações de planilha. "Remover Duplicatas" compara cada linha em todas as colunas, mantém a primeira ocorrência e descarta cada correspondência exata posterior. Ambos rodam instantaneamente na memória e informam quantas linhas foram removidas, e nenhum toca seu arquivo original: baixe os dados limpos como CSV ou JSON quando terminar. Isso torna a ferramenta um passo rápido de preparação de dados antes de importar para Excel, um banco de dados ou uma ferramenta de BI.

Meus dados são enviados para algum lugar? Funciona offline?

Nenhum upload acontece jamais. Todo o parsing, edição, remoção de linhas vazias e duplicadas, e exportação CSV/JSON rodam inteiramente no seu navegador com JavaScript — o arquivo é lido localmente e nunca enviado a um servidor. Isso faz dele um editor de CSV genuinamente privado e offline: listas de clientes, exportações financeiras e relatórios confidenciais permanecem na sua máquina. Depois que a página carrega, você pode até desconectar da rede e continuar trabalhando, e é por isso também que não há limites de tamanho por arquivo além da memória do seu próprio dispositivo.

Visualizador e Editor CSV — Edite e limpe arquivos CSV no navegador: remova linhas vazias e duplicadas, corrija delimitadores, exporte para CSV ou J
Visualizador e Editor CSV

Como edito células, cabeçalhos, linhas e colunas?

Habilite a edição e digite diretamente em qualquer célula para mudar seu valor; a alteração é salva assim que você sai do campo. Clique no cabeçalho de uma coluna para renomeá-lo. Use os botões Adicionar Linha e Adicionar Coluna para anexar novas entradas, e o botão × em uma linha ou cabeçalho para excluir essa linha ou coluna. Se você definir um limite de linhas máximas em um arquivo grande, apenas a janela visível é editável e a ferramenta avisa; escolha Todas as linhas para editar o arquivo inteiro. Nada é gravado no arquivo de origem até você clicar em Baixar CSV ou Baixar JSON.

Por que zeros à esquerda em CEPs ou IDs de produto estão sendo removidos?

Esta é a armadilha CSV mais notória e na verdade acontece na planilha, não no arquivo. CSV não tem conceito de tipos de dados — cada campo é apenas texto — então uma coluna contendo 01234 é armazenada fielmente no arquivo. O problema aparece quando uma planilha como Excel abre o CSV e detecta automaticamente 01234 como número, eliminando o zero à esquerda. Este editor trata cada célula como texto, então o zero é preservado enquanto você trabalha aqui, e nunca altera strings com aparência numérica na exportação. Para sobreviver a uma viagem de ida e volta pelo Excel, prefixe o valor com apóstrofo ('01234) ou use o assistente "De Texto/CSV" do Excel e marque a coluna explicitamente como Texto.

Posso converter um CSV em JSON?

Sim. Clique em Baixar JSON e a ferramenta converte sua tabela em um array de objetos, usando a linha de cabeçalhos como as chaves de cada registro, e salva um arquivo .json. Isso é útil para alimentar dados de planilha em aplicações web, APIs REST ou um armazenamento NoSQL. Se você limpou os dados primeiro (removeu linhas vazias e duplicadas, corrigiu cabeçalhos), a exportação reflete essas edições. Para o caminho inverso, baixe como CSV com o delimitador escolhido.

Qual a diferença prática entre CSV, TSV e NDJSON para dados tabulares?

CSV (RFC 4180) é o menor denominador comum: cada célula é texto, o esquema está implícito na linha de cabeçalhos e regras de citação lidam com delimitadores embutidos. TSV (separado por tabulação) é um parente mais estrito usado por ferramentas de bioinformática e pipelines Hadoop — tabulações quase nunca aparecem em dados, então nenhum citado é necessário e o parsing é trivial, mas TSV é menos tolerante a entrada suja. NDJSON (JSON delimitado por nova linha, um objeto JSON por linha) preserva tipos de dados, estrutura aninhada e arrays, que CSV não consegue representar sem codificação ad-hoc. Use CSV quando precisar entregar um arquivo a um usuário não técnico com Excel, TSV quando controlar ambos os lados e quiser parsing rápido, e NDJSON quando tiver dados aninhados ou tipados e seu pipeline puder ler streams JSON (Spark, BigQuery, jq, DuckDB todos fazem).