Question 1

कौन-सी JSON संरचनाएँ समर्थित हैं?

Accepted Answer

यह टूल ऑब्जेक्ट्स की JSON arrays (अनुशंसित) और एकल JSON objects को सपोर्ट करता है। JSON → CSV के लिए, हर object एक row बन जाता है और object keys columns बन जाते हैं; CSV → JSON के लिए, हर row JSON array में एक object बन जाती है।

Question 2

कन्वर्ज़न के दौरान nested objects को कैसे संभाला जाता है?

Accepted Answer

Nested JSON को डॉट-नोटेशन शैली (जैसे, "address.city") का उपयोग करके एक ही स्तर में flatten किया जा सकता है। CSV को वापस JSON में बदलते समय, इन flattened column names को plain keys के रूप में रखा जा सकता है, या यदि आपका workflow nested reconstruction की अपेक्षा करता है तो उन्हें paths के रूप में समझा जा सकता है।

Question 3

रो के बीच missing fields को यह टूल कैसे संभालता है?

Accepted Answer

CSV में बदलते समय, टूल कॉलम का एक unified set बनाता है और missing values को एक सुसंगत placeholder (आम तौर पर एक खाली cell) से भरता है, ताकि हर row का shape समान रहे। JSON में बदलते समय, missing या खाली cells को आपके settings के आधार पर सुसंगत रूप से दर्शाया जा सकता है (जैसे खाली strings या null)।

Question 4

क्या मैं CSV आउटपुट में कॉलम क्रम नियंत्रित कर सकता हूँ?

Accepted Answer

हाँ। आप चुन सकते हैं कि कौन-से कॉलम शामिल करने हैं और उनका क्रम क्या होगा, ताकि CSV आउटपुट आपकी spreadsheet, database import या API schema आवश्यकताओं से मेल खाए।

Question 5

CSV को JSON में बदलते समय type inference कैसे काम करता है?

Accepted Answer

टूल CSV cell values से सामान्य प्रकारों का अनुमान लगा सकता है, जैसे numbers और booleans, जबकि गैर-मिलते values को strings के रूप में छोड़ देता है। यदि आपको सख्त नियंत्रण चाहिए, तो आप हर चीज़ को strings के रूप में रख सकते हैं या settings समायोजित कर सकते हैं ताकि leading-zero IDs जैसी values अपरिवर्तित रहें।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न