JSON in CSV umwandeln

Offene Datenportale von Kommunen und Landesbehörden liefern ihre Datensätze oft ausschließlich als JSON — Radverkehrszählungen, Baumkataster, Fördermittellisten. Wer damit nicht programmiert, sondern in Excel oder LibreOffice weiterarbeitet, kommt an einer Tabelle nicht vorbei.

Der zweite häufige Fall ist ein Export aus einer Fachanwendung: eine Buchungssoftware, ein Ticketsystem oder eine API liefert JSON, aber der Kollege in der Verwaltung braucht eine CSV zum Einlesen. Beide Fälle lösen sich mit derselben Umwandlung, nicht mit einem Skript.

JSON kennt Objekte in Objekten und Listen in Objekten — eine Tabelle kennt nur Zellen. Deshalb wird jedes verschachtelte Feld auf eine eigene Spalte abgebildet, benannt nach seinem Pfad: aus `adresse.plz` wird eine Spalte mit genau diesem Namen, aus `telefone.0` die erste Nummer einer Liste.

Das Ergebnis ist lesbar, aber breiter als das Original: Ein Datensatz mit drei verschachtelten Ebenen erzeugt entsprechend viele Spaltennamen mit Punkten darin. Das ist kein Fehler der Umwandlung, sondern die einzige Art, wie eine Baumstruktur in eine flache Tabelle passt.

Sobald aus einer Baumstruktur eine flache Tabelle wird, geht die Möglichkeit verloren, sie wieder eindeutig in denselben Baum zurückzuverwandeln — zwei unterschiedlich verschachtelte JSON-Dateien können nach dem Abflachen dieselbe Spaltenstruktur ergeben. Die Werte selbst bleiben erhalten, ihre ursprüngliche Form nicht.

Für eine Auswertung in Excel spielt das fast nie eine Rolle, denn dort wird ohnehin mit Zellen gearbeitet. Wichtig ist es nur, wenn die CSV später wieder als JSON in ein System zurückgespielt werden soll — dann lohnt sich ein Blick auf die Spaltennamen, bevor man sie verändert.

Der häufigste Fall ist eine JSON-Datei, die außen eine Liste von Objekten trägt — genau das Format, das die meisten offenen Datensätze haben. Jedes Objekt wird eine Zeile, jedes Feld eine Spalte, in der Reihenfolge, in der es im ersten Datensatz auftaucht.

Fehlt ein Feld in einem späteren Objekt, bleibt die Zelle dort leer, statt die ganze Spalte zu verschieben. Datensätze mit unterschiedlicher Feldmenge — etwa weil ein optionales Attribut nicht bei jedem Eintrag gesetzt ist — bleiben so trotzdem in der richtigen Spalte.

Deutsches Excel erwartet je nach Ländereinstellung ein Semikolon statt eines Kommas als Trennzeichen, weil das Komma dort bereits als Dezimaltrennzeichen vergeben ist. Diese Umwandlung bietet die Wahl, statt eine Vorgabe zu treffen, die für die Hälfte der Nutzer falsch wäre.

Wer unsicher ist, welches Zeichen die eigene Excel-Version erwartet, öffnet die erste erzeugte Datei probeweise: Stehen alle Werte in einer einzigen Spalte statt in vielen, war es das falsche Zeichen, und ein zweiter Export mit dem anderen behebt es.

Die Umwandlung läuft im Browser, als reines JavaScript ohne Server im Hintergrund. Gerade bei Behördendaten mit Personenbezug — etwa Fördermittelempfängern oder Adresslisten — ist das kein Nebendetail, sondern der Grund, warum sich diese Seite dafür überhaupt eignet.

Bis zu 100 MB pro Datei sind erlaubt, ganze Ordner lassen sich auf einmal ablegen, und nichts davon läuft über einen Server, den wir betreiben. Im Netzwerk-Tab des Browsers ist das während der Umwandlung direkt nachprüfbar.

Manche APIs liefern kein Array, sondern ein einziges Objekt mit vielen Feldern — eine Konfigurationsdatei etwa, oder ein einzelner Datensatz statt eines Datensatzstapels. Auch das wird verarbeitet, ergibt am Ende aber nur eine einzige Zeile.

Steckt die eigentliche Liste unter einem einzigen Schlüssel — etwa `{"daten": [...]}`, wie es die meisten offenen APIs liefern —, erkennt diese Umwandlung das von selbst und wertet direkt die Liste darin aus, ohne Umweg. Stehen daneben weitere Felder auf derselben Ebene, etwa ein Status oder eine Gesamtzahl neben der eigentlichen Liste, greift diese Erkennung nicht mehr, und es entsteht wieder nur die eine Zeile mit der Liste als verschachtelten Spalten darin.

JSON kennt keine Obergrenze für Ganzzahlen, aber die Zahlenverarbeitung, mit der diese Umwandlung arbeitet, schon. Bei Werten oberhalb des sicheren Bereichs — etwa manchen IDs aus Datenbanksystemen — kann die letzte Stelle abweichen.

Für Beträge, Zählwerte und die meisten IDs aus deutschen Fachverfahren betrifft das praktisch nichts, weil diese Werte deutlich darunterbleiben. Bei sehr langen numerischen Kennungen lohnt sich ein Blick, ob sie in der CSV noch mit der Originaldatei übereinstimmen.

Bis zu hundert JSON-Dateien lassen sich gemeinsam ablegen und kommen als ZIP mit einer CSV-Tabelle pro Datei zurück — praktisch, wenn ein offenes Datenportal seine Datensätze in mehreren einzelnen Dateien anbietet, etwa nach Bezirk oder nach Jahr getrennt.

Jede Datei wird für sich umgewandelt, es entsteht keine gemeinsame, zusammengeführte Tabelle aus mehreren Quellen. Wer die Ergebnisse später in einer einzigen großen Tabelle zusammenführen will, tut das im Anschluss in Excel — vorausgesetzt, die Spaltenstruktur der einzelnen Dateien stimmt überein.

Nicht jede JSON-Liste besteht aus Objekten mit mehreren Feldern — manchmal ist es schlicht eine Liste von Zahlen oder Zeichenketten, etwa eine Liste von Postleitzahlen oder IDs ohne weitere Angaben. Auch das ergibt eine Tabelle, dann eben mit einer einzigen Spalte.

Das kommt in der Praxis seltener vor als eine Liste von Objekten, tritt aber bei einfachen Nachschlagelisten auf, wie sie manche Behörden als Referenzdaten veröffentlichen. Die Umwandlung behandelt diesen Fall genauso wie jeden anderen, ohne eine Sonderbehandlung zu brauchen.

Diese Seite geht in eine Richtung; der Rückweg von CSV zu JSON ist eine eigene Umwandlung mit eigenen Eigenschaften. Wer Daten zum Bearbeiten nach CSV holt und danach wieder zurückspielen will, findet dort die passende Gegenseite.

Wichtig dabei: Die Spaltennamen mit Punkten — das Ergebnis der Abflachung hier — sind die Grundlage dafür, dass der Rückweg die Struktur einigermaßen wiederherstellen kann. Werden sie in Excel umbenannt, geht diese Zuordnung verloren.

Anders als bei manchen anderen Formaten fällt hier keine Formatierung weg, weil JSON keine kennt — keine Schriftart, keine Farben, keine Kommentare am Rand. Was in der Datei steht, sind ausschließlich Daten, und genau die kommen in der CSV wieder an.

Das macht JSON zu einem der ehrlicheren Ausgangsformate für eine Tabellenumwandlung: Es gibt schlicht nichts, worüber man sich Sorgen machen müsste außer der Verschachtelung selbst.