Herramientas CSV
Pega una exportación CSV, un volcado TSV, una hoja de cálculo copiada o cualquier texto delimitado. DevKitLab detecta el delimitador automáticamente, muestra una vista previa de tabla editable y te ofrece un flujo de limpieza completo: recortar celdas, eliminar filas y columnas vacías, colapsar espacios repetidos, quitar filas duplicadas, ordenar y filtrar por columna, renombrar encabezados y conservar solo las columnas que necesitas. Luego exporta el resultado como CSV, TSV, JSON o una tabla Markdown lista para pegar en la documentación. El análisis, la edición y la exportación ocurren dentro de tu pestaña del navegador; los datos originales nunca salen de tu equipo.
- Detecta delimitadores de coma, punto y coma, tabulador o barra vertical, con anulación manual en un clic y elección de comillas dobles o simples para los CSV difíciles
- Vista previa de tabla editable con encabezados y celdas modificables al clic, contadores en vivo de filas / columnas / celdas vacías, y un panel plegable para pantallas pequeñas
- Flujo de limpieza en un solo paso: recortar celdas, eliminar filas vacías, eliminar columnas vacías, colapsar espacios repetidos y quitar filas idénticas
- Controles a nivel de columna: conserva solo las columnas que quieras, renombra encabezados en línea y ordena cualquier columna de forma ascendente o descendente con orden que reconoce números
- Exportación multiformato: CSV, TSV, JSON (array de objetos) o tabla Markdown, cada uno disponible con copia en un clic o como archivo descargable
- Procesamiento solo local: sin subidas, sin telemetría, sin cuenta; seguro para listas de clientes, exportaciones internas, datos financieros y PII
Resumen
Todo lo que sueles abrir en tres herramientas distintas —un analizador, un visor, un conversor— reunido en un único flujo solo local, afinado para el CSV desordenado que de verdad aterriza en tu bandeja de entrada.
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Detección automática de delimitador y comillas
Detecta coma, punto y coma, tabulador o barra vertical de forma automática puntuando la consistencia de columnas, con anulación manual para exportaciones mixtas. Alterna entre comillas dobles y simples cuando las fuentes no coinciden.
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Vista previa de tabla editable
Una vista previa en dos direcciones: las filas analizadas se muestran como una tabla en la que se puede hacer clic, y cualquier edición de encabezado o celda vuelve directa a la salida. Primera columna fija, encabezado fijo y contadores en vivo de filas / columnas / celdas vacías.
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Flujo de limpieza en un solo paso
Recortar espacios, eliminar filas vacías, quitar columnas vacías, colapsar espacios dobles, quitar filas idénticas: cada uno como un interruptor independiente, para combinarlos según lo desordenada que esté la fuente.
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Operaciones que entienden el encabezado
Alterna si la primera fila es el encabezado. Cuando lo es, los controles de columna muestran nombres reales; cuando no, las columnas se numeran. El renombrado en línea escribe el nuevo encabezado en cada formato exportado.
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Ordenación y filtrado que reconocen números
Ordena cualquier columna de forma ascendente o descendente. Las columnas numéricas se ordenan como números (así que 2 va antes que 10) y las de texto recurren a una comparación natural adaptada al idioma.
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Selector de columnas a conservar
Oculta columnas irrelevantes con pills de casilla. El conjunto conservado gobierna tanto la vista previa como cada formato de exportación, así una exportación de CRM de 50 columnas sale como las 6 columnas que importan.
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Exportación multiformato
Cambia la salida entre CSV, TSV, JSON (array de objetos con clave según el encabezado) y tabla Markdown de estilo GitHub. Copia al portapapeles o descarga un archivo con un nombre por defecto razonable.
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Procesamiento solo local, sin subidas
El análisis, la limpieza, la edición y la exportación se ejecutan dentro de la pestaña actual del navegador. Las listas de clientes, las exportaciones financieras, los directorios internos y los PII nunca salen del dispositivo.
Cómo usarla
Un flujo corto: pega, confirma el análisis, limpia, dale forma y exporta. Cada paso se recalcula en vivo, así que la salida se mantiene sincronizada con la vista previa.
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Pega texto CSV, TSV o de hoja de cálculo en la entrada de la izquierda.
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Confirma el delimitador y el carácter de comillas detectados en Ajustes de análisis; cambia a Manual si la heurística acertó mal.
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Activa «Usar la primera fila como encabezado» para que los controles de columna muestren nombres reales en lugar de 1, 2, 3….
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Aplica los Ajustes de limpieza —Recortar, Eliminar filas vacías, Eliminar columnas vacías, Colapsar espacios, Quitar duplicados— en cualquier combinación que encaje con el desorden de la fuente.
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Elige una columna y una dirección de ordenación, reduce las columnas conservadas y renombra encabezados en línea haciendo clic en ellos en la vista previa.
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Elige el formato de salida (CSV / TSV / JSON / Markdown) y luego Copia el resultado o Descarga el archivo.
Detalles
El trabajo casi nunca es «convertir CSV», sino «esta exportación se ve fea, arréglala antes de reenviarla». Esta página está hecha para ese trabajo, de principio a fin.
- Puedes ver la tabla mientras la limpias. La mayoría de los visores de CSV en línea solo previsualizan O transforman; este hace ambas cosas, con la vista previa reflejando cada cambio de opción.
- El reconocimiento del encabezado es un interruptor de primera clase. Exportaciones de hoja de cálculo sin fila de encabezado, volcados SQL sin ella, tablas JSON aplanadas con ella: todo se maneja con un solo interruptor.
- La ordenación que reconoce números hace que 2, 10, 100 se ordenen así en lugar de 10, 100, 2.
- La limpieza es combinable. Ejecuta «recortar → eliminar filas vacías → quitar duplicados» en una sola pasada sin rebotar entre scripts y Excel.
- Las exportaciones van adonde los datos van a continuación: CSV para hojas de cálculo, TSV para pegar en Google Sheets, JSON para código y Markdown para documentación y tickets.
- Al no subir nada, sigue siendo usable para datos de clientes, exportaciones de nóminas, volcados de tickets y cualquier otra cosa que no debería salir de tu portátil.
- Las ediciones en línea de la vista previa te permiten corregir un solo encabezado mal escrito o un valor extraño sin volver a pegar todo el CSV.
Casos de uso
Estos son los trabajos de limpieza recurrentes que la página busca acelerar. El mismo flujo —pegar, limpiar, exportar— aplicado a distintos datos desordenados del mundo real.
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Preparar la importación de leads al CRM
Quita filas duplicadas, elimina entradas en blanco, normaliza las mayúsculas de los correos, descarta columnas internas y luego exporta el CSV recortado para importarlo en HubSpot / Salesforce / Pipedrive.
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Limpieza del catálogo de ecommerce
Elimina columnas de SKU vacías, recorta nombres de producto con espacios sobrantes, ordena por categoría y renombra encabezados (product_id → id) para que encajen con la plantilla de carga de Shopify, WooCommerce o BigCommerce.
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Informes de campañas de marketing
Filtra a un único canal, conserva solo las columnas de gasto / impresiones / conversiones y exporta CSV para Sheets o Markdown para el informe semanal.
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Depuración de API y comprobación de contratos
Convierte una muestra CSV a JSON para ver exactamente cómo llegará cada fila al endpoint, incluido qué campos son cadenas vacías frente a los que faltan por completo.
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Normalización de rendimiento de anuncios
Reconcilia exportaciones de Google Ads / Meta / TikTok con distintos nombres y órdenes de columnas en un único schema compartido antes de ingerirlas en BigQuery o Looker.
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Edición masiva de contenido vía hoja de cálculo
Filtra las filas que coincidan con una etiqueta de contenido, conserva solo las columnas title / slug / status y exporta Markdown a un ticket de Notion o Linear para revisión.
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Preparar la conciliación financiera
Normaliza las columnas de importes, elimina las filas de totales vacías, ordena por fecha y exporta al formato que espera tu flujo contable (QuickBooks / Xero / un importador de CSV).
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Limpieza de exportaciones de tickets de soporte
Fusiona exportaciones de soporte multiplataforma (Zendesk, Intercom, HelpScout) en un único schema conservando un subconjunto común de columnas y renombrando encabezados.
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Resultados de test A/B a informe Markdown
Filtra a las filas de la variante ganadora, ordena por lift y exporta Markdown directamente a la descripción de un PR o a un postmortem.
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Mapeo de schema para ingeniería de datos
Usa la vista previa como superficie de mapeo manual: renombra las columnas de origen para que coincidan con un schema de destino, descarta el resto y exporta JSON para el script de carga.
Ver también
Cuando la limpieza de CSV es un paso dentro de una entrega de formato más grande, combínala con Conversor de JSON para pasar de JSON a CSV y viceversa antes o después del trabajo con tablas. Si el JSON que exportaste necesita una última comprobación estructural, ábrelo en Formateador de JSON para validar el payload, inspeccionar el anidamiento y copiar una versión legible o minificada. Para tablas pegadas que llegaron con ruido de líneas en blanco, finales de línea mixtos o caracteres BOM, empieza por Limpiador de texto ; para listas de un valor por línea que necesitan quitar duplicados, ordenarse o numerarse antes de convertirse en tabla, usa Herramientas de líneas primero para dar forma a la columna. Cuando el CSV vino de una exportación de base de datos y aún necesitas revisar la consulta de origen, combínala con Formateador de SQL para ordenar los SELECT, los JOIN y los filtros.
Buenas prácticas
Hábitos que mantienen la limpieza repetible y la salida predecible a medida que los CSV se hacen más grandes o más raros.
- Confirma «Usar la primera fila como encabezado» antes que nada: cualquier otro control de columna depende de si la fila 1 son datos o etiquetas.
- Un orden fiable: recortar → eliminar filas vacías → eliminar columnas vacías → colapsar espacios → quitar duplicados → filtrar → ordenar → conservar columnas.
- En columnas numéricas, comprueba la dirección de ordenación con un vistazo rápido. La ordenación que reconoce números maneja 2 frente a 10, pero las columnas de contenido mixto (12, 12k, 12,500) aún pueden sorprenderte; normaliza los valores primero si hace falta.
- Reduce las columnas antes de exportar Markdown. Las tablas Markdown de doce columnas se ven bien en texto plano pero se desbordan en las vistas previas de Notion, Linear y GitHub.
- Al compartir con personas técnicas y no técnicas, exporta los mismos datos limpios en CSV y JSON: el JSON conserva los tipos y las claves, y el CSV se abre en Excel.
- Para líos de tabuladores y saltos de línea que salen de Sheets al copiar y pegar, fija el delimitador manual en Tabulador: la detección automática suele acertar, pero fijarlo evita sorpresas a mitad de la edición.
- Usa el renombrado de encabezados en línea en lugar de posprocesar el CSV por fuera: el nuevo nombre fluye a la vez a las exportaciones CSV, TSV, JSON y Markdown.
Limitaciones
Saber lo que el kit NO hace lo mantiene útil, y te dice cuándo recurrir a otra cosa.
- La detección automática de delimitador es una heurística. Funciona para exportaciones limpias de las herramientas principales, pero las muestras ambiguas (unas pocas filas, separadores mixtos) necesitan la anulación manual.
- Limpia y reestructura tablas; no impone un schema. Los campos obligatorios, los enum válidos y las reglas de negocio entre filas todavía necesitan un validador real más adelante.
- La ordenación numérica lee cada celda como número cuando puede. Las columnas que mezclan 12, 12k y 12,500 se ordenarán como texto; normaliza los valores primero.
- Los pegados muy grandes (decenas de MB, cientos de miles de filas) ralentizan la vista previa. Para archivos así de grandes, recorta antes el fragmento relevante o usa una herramienta de streaming.
- La exportación Markdown es una única tabla de estilo GitHub. Los documentos con varias tablas, la alineación personalizada o las celdas HTML quedan fuera de alcance.
- Es una herramienta de visualización y reestructuración, no una de diff de CSV. Para comparar dos exportaciones fila por fila, usa un visor de diff dedicado.
- Todo el procesamiento es en el navegador. No hay lado servidor, ni analítica sobre los datos, ni subida: la ventaja es la privacidad, y la desventaja es que no hay estado compartido en la nube entre dispositivos.
Preguntas frecuentes
Respuestas prácticas sobre el análisis, la limpieza, la exportación, la privacidad y las ventajas y desventajas entre formatos de salida.
¿Mi CSV se sube a algún sitio?
No. El análisis, la limpieza, la edición, la ordenación, el filtrado y la exportación se ejecutan dentro de la pestaña actual del navegador. No hay ida y vuelta al servidor ni analítica sobre los datos: seguro para listas de clientes, exportaciones financieras y cualquier PII.
¿El kit admite archivos TSV y delimitados por barra vertical?
Sí. La detección automática maneja coma, tabulador, punto y coma y barra vertical por defecto. Cambia a Manual para fijar el tabulador para TSV, la barra vertical para exportaciones tipo log o el punto y coma para los CSV europeos.
¿Cómo funciona en realidad «Usar la primera fila como encabezado»?
Cuando está activado, la fila 1 aporta los nombres de columna y los controles posteriores (ordenar, renombrar, conservar) muestran etiquetas reales. Cuando está desactivado, la primera fila se trata como datos y las columnas se numeran. Las exportaciones JSON reflejan la misma elección: con encabezado usa objetos con clave, sin encabezado usa claves por índice.
¿Puedo conservar solo columnas concretas?
Sí. Usa Conservar columnas para desactivar columnas; la vista previa y cada formato de exportación las eliminan al instante. El mínimo conservado es una columna.
¿Puedo eliminar filas que coincidan con una palabra clave?
La ordenación y el filtrado a nivel de columna son de primera clase. El filtrado por palabra clave a nivel de fila está en el roadmap; por ahora, ordena la columna y elimina las filas coincidentes directamente en la vista previa.
¿Puedo renombrar los encabezados de columna?
Sí. Haz clic en cualquier encabezado de columna en la vista previa para editarlo en línea. El nuevo nombre aparece en CSV, TSV, las claves de JSON y la fila de encabezado de Markdown.
¿Puedo editar celdas individuales?
Sí. Haz clic en cualquier celda para editarla en el sitio. Las ediciones se conservan al cambiar de formato, así que corriges un valor una vez y sigue correcto en cada exportación.
¿Puedo exportar a JSON?
Sí. Cambia el formato de salida a JSON. El resultado es un array [{...}, {...}] donde cada fila se convierte en un objeto con clave según el encabezado (posiblemente renombrado).
¿Puedo exportar a Markdown?
Sí. La salida Markdown produce una tabla de estilo GitHub con escape de barra vertical y una fila separadora ---, lista para pegar en descripciones de PR, Notion, Linear o cualquier sitio de documentación.
¿La ordenación maneja bien los valores numéricos?
Sí. Las columnas cuyos valores se analizan como números se ordenan numéricamente (2, 10, 100); las demás columnas recurren a un orden de texto natural adaptado al idioma. Las columnas mixtas se ordenan como texto.
¿Y si la detección automática de delimitador se equivoca?
Cambia Ajustes de análisis → Manual y elige el delimitador exacto. La detección automática puntúa la consistencia de columnas en las primeras ~20 líneas, así que las muestras muy cortas o los encabezados desordenados pueden confundirla.
¿Cómo de grande puede ser el CSV que abra?
Unos pocos miles de filas por unas pocas docenas de columnas se muestran cómodamente. Decenas de miles de filas todavía funcionan, pero la vista previa se vuelve más lenta. Para archivos mucho más grandes, recorta antes las filas relevantes.
¿Por qué algunas cadenas entre comillas siguen mostrando caracteres de escape?
Ajusta el carácter de comillas correspondiente en Ajustes de análisis. La mayoría de los CSV usan comillas dobles, pero algunas exportaciones (sobre todo de Excel antiguo y de CSV de configuraciones europeas) usan comillas simples; el analizador necesita el correcto para desenvolver los valores con escape.
Herramientas relacionadas
Alterna entre CSV y JSON, valida el payload resultante o limpia el ruido de texto alrededor de una tabla copiada y pegada, todo dentro de la misma colección de herramientas de datos.