{"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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"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'
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"csvText": "First Name,Email Address,Phone\nAlice,[email protected],555-1111",
"targetFields": [
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"email",
"phone_number"
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{"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."}
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--data-raw '{
"csvText": "name,email,age\nAlice,[email protected],31\nBob,,42",
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"name": {
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"required": true
}
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{"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'
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"csvText": "First Name,Email Address\nAlice,[email protected]\nBob,",
"mapping": {
"First Name": "first_name",
"Email Address": "email"
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"rules": {
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}
}
}'
{"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]"
}'
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CSV清理和列映射API分析、验证、映射、预览和清理CSV数据以准备导入。
该API处理CSV结构、行数、列数、检测到的标题、重复标题、空白标题、缺失的预期字段、列类型检测、类似电子邮件的值、类似整数的值、类似浮点数的值、类似布尔值的值、空值、必填字段验证、行级验证错误、列映射建议、源到目标字段映射、清理后的CSV输出、预览行、警告、验证状态、使用状态、安全说明和免责声明。
该API返回CSV分析结果、行数、列数、检测到的列、重复标题、空白标题、列类型猜测、缺失的预期字段、验证状态、行级错误、警告、列映射输出、清理后的CSV文本、预览行、规范化的导入准备输出和技术免责声明。
这个API对SaaS构建者、CRM平台、数据运营团队、营销运营团队、销售运营团队、代理机构、开发者、后端团队、前端团队、QA团队、电商平台、潜在客户导入服务、客户导入服务、CSV导入服务、无代码平台、内部工具团队、B2B软件团队、分析团队、自动化平台、数据入职团队、RevOps团队、业务运营团队、表格密集型团队、开发者平台、轻量级ETL服务和工作流自动化服务非常有用。
该API处理通过API请求提交的CSV文本,并返回技术分析、验证、映射、预览和清理结果。它不会进行黑客攻击、暴力破解、尝试登录、扫描私有系统、抓取受限内容、更改客户数据、发送电子邮件、创建日历事件、将数据导入第三方系统、批准或拒绝数据、验证税务准确性、验证会计准确性、验证法律准确性或验证合规准确性。它不会取代对清理后数据的人工审查、完整的ETL平台、数据仓库或专业数据工程审查。
每个端点返回与CSV分析、列映射、验证、预览和清理相关的结构化数据 响应可能包括行和列计数 检测到的标题 重复标题 空白标题 列类型猜测 映射建议 行级错误 清理后的CSV文本 预览行 警告和免责声明
关键字段包括 `rowCount`、`columnCount`、`originalHeaders`、`normalizedHeaders`、`validRowsCount`、`invalidRowsCount` 和 `cleanedRows` 这些字段提供了关于 CSV 结构和验证状态的洞见
参数因端点而异,但通常包括要分析的CSV文本、列的映射规范以及行的验证规则。用户可以通过指定CSV内容和所需的映射字段来自定义请求
响应数据以JSON格式组织,包含一个顶级字段`ok`表示成功,随后是相关数据字段如计数、头部和验证结果。该结构便于在应用程序中进行分析和集成
典型的使用案例包括为导入准备CSV文件 在处理之前检查必填字段 查找重复或空白标题 预览行以及将源列映射到CSV导入工作流的目标字段
API对提交的CSV文本进行技术检查,包括必填字段验证、类型推测、重复标题检测、空白标题检测和行级验证。结果可能包括需要在导入前进行审查的项目的警告和错误
用户可以查看验证结果、行级错误、警告、映射建议、预览行和清理后的CSV输出,以决定在导入之前需要审核的内容 返回的数据可以支持CSV导入准备,但不能保证目标系统会接受
标准数据模式包括行和列计数 检测到的标题 规范化的标题 类型猜测 缺失的预期字段 重复的标题 空白标题 行级验证错误 预览行 清理后的CSV文本 警告和免责声明
分析CSV端点提供提交的CSV文本的行数、列数、检测到的标题、重复标题、空白标题、推断的数据类型、缺失的预期字段、警告和免责声明信息
地图列响应中的“得分”表示源列与目标字段之间映射建议的可信度 更高的得分表明更好的匹配,帮助用户对应用哪些映射做出明智的决策