A API de Limpeza de CSV e Mapeamento de Colunas analisa, valida, mapeia, visualiza e limpa dados CSV para preparação de importação
A API lida com estrutura CSV, contagem de linhas, contagem de colunas, cabeçalhos detectados, cabeçalhos duplicados, cabeçalhos em branco, campos esperados ausentes, detecção de tipo de coluna, valores semelhantes a e-mails, valores semelhantes a inteiros, valores semelhantes a flutuantes, valores semelhantes a booleanos, valores vazios, validação de campos obrigatórios, erros de validação em nível de linha, sugestões de mapeamento de colunas, mapeamento de campos de origem para destino, saída CSV limpa, linhas de visualização, avisos, status de validação, status de uso, notas de segurança e isenção de responsabilidade
A API retorna resultados da análise CSV, contagem de linhas, contagem de colunas, colunas detectadas, cabeçalhos duplicados, cabeçalhos em branco, palpites de tipo de coluna, campos esperados ausentes, status de validação, erros em nível de linha, avisos, saída de mapeamento de colunas, texto CSV limpo, linhas de visualização, saída de preparação de importação normalizada e isenção de responsabilidade técnica
Esta API é útil para construtores de SaaS, plataformas de CRM, equipes de operações de dados, equipes de operações de marketing, equipes de operações de vendas, agências, desenvolvedores, equipes de backend, equipes de frontend, equipes de QA, plataformas de ecommerce, serviços de importação de leads, serviços de importação de clientes, serviços de importação de CSV, plataformas sem código, equipes de ferramentas internas, equipes de software B2B, equipes de análise, plataformas de automação, equipes de integração de dados, equipes de RevOps, equipes de operações comerciais, equipes que usam muito planilhas, plataformas de desenvolvedores, serviços ETL leves e serviços de automação de fluxo de trabalho
A API processa texto CSV enviado em solicitações de API e retorna análise técnica, validação, mapeamento, visualização e resultados de limpeza. Ela não hackeia, não faz força bruta, não tenta logins, não escaneia sistemas privados, não coleta conteúdo restrito, não altera dados do cliente, não envia e-mails, não cria eventos de calendário, não importa dados em sistemas de terceiros, não aprova ou rejeita dados, não verifica precisão fiscal, não verifica precisão contábil, não verifica precisão legal ou não verifica precisão de conformidade. Ela não substitui a revisão humana de dados limpos, uma plataforma ETL completa, um armazém de dados ou uma revisão profissional de engenharia de dados
{"ok":true,"rowCount":2,"columnCount":3,"originalHeaders":["name","email","age"],"normalizedHeaders":["name","email","age"],"duplicateHeaders":[],"blankHeaders":[],"inferredDataTypes":{"name":"string","email":"email-like","age":"integer"},"missingExpectedFields":[],"recommendations":["CSV structure looks ready for basic import checks."],"warnings":[],"disclaimer":"This API analyzes and transforms CSV text for import preparation. Review cleaned data before using it in production systems."}
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--data-raw '{
"csvText": "name,email,age\nAlice,[email protected],31\nBob,[email protected],42"
}'
{"ok":true,"suggestedMapping":[{"targetField":"first_name","sourceColumn":"First Name","normalizedSourceColumn":"first_name","score":1.0},{"targetField":"email","sourceColumn":"Email Address","normalizedSourceColumn":"email_address","score":0.75},{"targetField":"phone_number","sourceColumn":"Phone","normalizedSourceColumn":"phone","score":0.75}],"unmappedSourceColumns":[],"missingTargetFields":[],"warnings":[],"disclaimer":"This API analyzes and transforms CSV text for import preparation. Review cleaned data before using it in production systems."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12804/csv+cleanup+and+column+mapping+api/25193/map+columns' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"csvText": "First Name,Email Address,Phone\nAlice,[email protected],555-1111",
"targetFields": [
"first_name",
"email",
"phone_number"
]
}'
{"ok":true,"validRowsCount":1,"invalidRowsCount":1,"rowErrors":[{"rowNumber":3,"column":"email","rule":"required","valuePreview":""}],"warnings":["Some rows failed validation."],"disclaimer":"This API analyzes and transforms CSV text for import preparation. Review cleaned data before using it in production systems."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12804/csv+cleanup+and+column+mapping+api/25194/validate+rows' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"csvText": "name,email,age\nAlice,[email protected],31\nBob,,42",
"rules": {
"name": {
"required": true
},
"email": {
"required": true
}
}
}'
{"ok":true,"normalizedHeaders":["first_name","email"],"cleanedRows":[{"first_name":"Alice","email":"[email protected]"},{"first_name":"Bob","email":""}],"importReadyCsvText":"first_name,email\nAlice,[email protected]\nBob,\n","warnings":["Some rows failed validation during cleaning.","Row 3: email failed required"],"disclaimer":"This API analyzes and transforms CSV text for import preparation. Review cleaned data before using it in production systems."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12804/csv+cleanup+and+column+mapping+api/25195/clean+csv' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"csvText": "First Name,Email Address\nAlice,[email protected]\nBob,",
"mapping": {
"First Name": "first_name",
"Email Address": "email"
},
"rules": {
"email": {
"required": true
}
}
}'
{"ok":true,"firstRows":[{"name":"Alice","email":"[email protected]"},{"name":"Bob","email":"[email protected]"},{"name":"Cara","email":"[email protected]"}],"detectedHeaders":["name","email"],"normalizedPreview":[{"name":"Alice","email":"[email protected]"},{"name":"Bob","email":"[email protected]"},{"name":"Cara","email":"[email protected]"}],"issuesSummary":{"rowCount":3,"columnCount":2,"duplicateHeaders":[],"blankHeaders":[],"hasIssues":false},"disclaimer":"This API analyzes and transforms CSV text for import preparation. Review cleaned data before using it in production systems."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12804/csv+cleanup+and+column+mapping+api/25196/csv+preview' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"csvText": "name,email\nAlice,[email protected]\nBob,[email protected]\nCara,[email protected]"
}'
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
[Obrigatório] Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito. |
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
Cada endpoint retorna dados estruturados relacionados à análise de CSV, mapeamento de colunas, validação, visualização e limpeza. As respostas podem incluir contagens de linhas e colunas, cabeçalhos detectados, cabeçalhos duplicados, cabeçalhos em branco, palpites sobre tipos de coluna, sugestões de mapeamento, erros em nível de linha, texto CSV limpo, linhas de visualização, avisos e isenções de responsabilidade
Os campos principais incluem `rowCount`, `columnCount`, `originalHeaders`, `normalizedHeaders`, `validRowsCount`, `invalidRowsCount` e `cleanedRows` Esses campos fornecem insights sobre a estrutura do CSV e o status de validação
Os parâmetros variam conforme o ponto de extremidade, mas geralmente incluem o texto CSV a ser analisado, especificações de mapeamento para colunas e regras de validação para linhas. Os usuários podem personalizar as solicitações especificando o conteúdo CSV e os campos de mapeamento desejados
Os dados de resposta estão organizados em formato JSON com um campo de nível superior `ok` que indica sucesso seguido de campos de dados relevantes como contagens cabeçalhos e resultados de validação Essa estrutura permite uma fácil análise e integração em aplicações
Casos de uso típicos incluem preparar arquivos CSV para importação, verificar campos obrigatórios antes do processamento, encontrar cabeçalhos duplicados ou em branco, visualizar linhas e mapear colunas de origem para campos de destino para fluxos de trabalho de importação de CSV
A API realiza verificações técnicas no texto CSV enviado, incluindo validação de campos obrigatórios, suposições de tipo, detecção de cabeçalhos duplicados, detecção de cabeçalhos em branco e validação em nível de linha. Os resultados podem incluir avisos e erros para itens que precisam de revisão antes da importação
Os usuários podem revisar os resultados da validação, erros em nível de linha, avisos, sugestões de mapeamento, pré-visualizar linhas e a saída CSV limpa para decidir o que precisa ser revisado antes da importação Os dados retornados podem apoiar a preparação da importação CSV, mas não garantem a aceitação por um sistema de destino
Padrões de dados padrão incluem contagens de linhas e colunas, cabeçalhos detectados, cabeçalhos normalizados, suposições de tipo, campos esperados ausentes, cabeçalhos duplicados, cabeçalhos em branco, erros de validação em nível de linha, linhas de pré-visualização, texto CSV limpo, avisos e isenções de responsabilidade
O endpoint Analisar CSV fornece contagem de linhas, contagem de colunas, cabeçalhos detectados, cabeçalhos duplicados, cabeçalhos em branco, tipos de dados inferidos, campos esperados ausentes, avisos e informações de isenção para o texto CSV enviado
O 'pontuação' na resposta de Colunas do Mapa indica o nível de confiança da sugestão de mapeamento entre as colunas de origem e os campos de destino Uma pontuação mais alta sugere uma melhor correspondência ajudando os usuários a tomar decisões informadas sobre quais mapeamentos aplicar
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20.003ms
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