Usa el Convertidor de GeoJSON a CSV gratuito abajo: tus datos nunca salen de tu navegador, todo el trabajo ocurre en tu dispositivo y no se sube a ningún servidor.
Los datos de mapa a veces quieren ser una hoja de cálculo
GeoJSON es la forma estándar de describir elementos de mapa en la web: puntos, líneas y polígonos, cada uno con propiedades como un nombre, una población o una categoría. Es perfecto para mapas. Es menos perfecto para el análisis, porque las hojas de cálculo y las bases de datos quieren filas y columnas, no geometrías anidadas. Este convertidor aplana GeoJSON a CSV: una fila por elemento, una columna por propiedad, más columnas para el tipo de geometría y las coordenadas.
El aplanado es directo y predecible. Cada propiedad se convierte en una columna, y la herramienta reúne cada clave usada en todos los elementos, así que los elementos con propiedades distintas comparten una tabla, con blancos donde un elemento carece de una propiedad. Los objetos anidados se aplanan con nombres con puntos, así que una dirección con una ciudad se convierte en la columna address.city. Las coordenadas de puntos se convierten en columnas de longitud y latitud. Las demás geometrías mantienen sus coordenadas como texto JSON en una columna, así que nada se pierde.
Cómo usarla
Pega un FeatureCollection de GeoJSON, o una sola Feature si solo tienes una. Pulsa convertir, y el CSV aparece abajo con una fila de encabezado que nombra cada columna. Cópialo en tu hoja de cálculo o descárgalo como archivo .csv. Ábrelo en tu aplicación de hoja de cálculo y verás tus elementos de mapa como filas ordinarias, listos para ordenar, filtrar y graficar. Si necesitas los datos de nuevo en un mapa, guarda el GeoJSON original: el CSV es una copia de trabajo, y el viaje de ida y vuelta no siempre es exacto para formas complejas.
Las coordenadas merecen cuidado. GeoJSON guarda las coordenadas como longitud primero y luego latitud, que es el orden contrario al que la mayoría de la gente dice en voz alta. La herramienta conserva ese orden en sus columnas de longitud y latitud, y las etiqueta con claridad, así que no hay que adivinar. Si tu hoja de cálculo espera primero la latitud, intercambia las dos columnas después de importar. Equivocarse en esto pone tus puntos en el hemisferio equivocado, un error que parece plausible hasta que alguien revisa un mapa.
Qué se aplana bien y qué no
Los puntos se aplanan de maravilla: una lista de lugares con nombres y valores se convierte en una tabla limpia, y esa tabla suele ser todo lo que un analista necesita. Las líneas y los polígonos se aplanan con menos limpieza, porque sus coordenadas son listas largas de números. La herramienta mantiene esas coordenadas como texto JSON en una sola columna, lo que las conserva exactamente pero no las hace cómodas para una hoja de cálculo. Si necesitas longitudes de línea o áreas de polígono, calcúlalas en una herramienta SIG antes de convertir y añádelas como propiedades: entonces llegan como columnas numéricas ordinarias.
Los tipos de propiedad también importan. Los números quedan como números, el texto como texto, y los valores booleanos llegan como true y false. Los arreglos dentro de propiedades se convierten en texto JSON, porque una celda de hoja de cálculo no puede contener una lista sin una convención. Las propiedades nulas se convierten en celdas vacías, que es la representación honesta. Si una propiedad contiene tipos inconsistentes entre elementos, como un número en un elemento y texto en otro, el CSV mantiene ambos tal como están escritos, y tu hoja de cálculo tratará la columna como mixta, lo cual conviene saber antes de ordenarla.
Usos reales del CSV
El uso más común es el análisis: un conjunto de puntos de encuesta, ubicaciones de tiendas o lecturas de sensores se convierte en una tabla que puedes resumir, filtrar y graficar sin ningún programa de mapas. Otro es la unión: un CSV de lugares se une fácilmente a una tabla de ventas o cifras de población con una clave compartida, como un nombre de ciudad o un identificador. Un tercero es la limpieza: los valores de propiedad son más fáciles de revisar en una hoja de cálculo que dentro de JSON anidado, y los errores de escritura en nombres o categorías saltan a la vista cuando la columna está ordenada.
El trabajo de campo es otro hogar para esta conversión. Un equipo que recoge puntos en un mapa puede exportar GeoJSON, convertir a CSV y entregar la tabla a cualquiera con una hoja de cálculo, sin formación en SIG. La misma tabla alimenta informes, presentaciones y paneles. Y como la conversión es local, los datos de ubicación sensibles, como encuestados o sitios privados, nunca viajan a un servidor durante el proceso.
Privacidad y consejos prácticos
Todo el trabajo ocurre en tu navegador. Tu GeoJSON nunca se sube, se guarda ni se registra. Eso importa para los datos de ubicación, que pueden ser sensibles incluso cuando parecen anónimos: un conjunto de puntos puede revelar hogares, lugares de trabajo y rutinas. Pega, convierte, copia, cierra. Dos consejos prácticos: comprueba la cantidad de filas después de la conversión con tu cantidad de elementos, porque una diferencia significa que un elemento estaba mal formado y se omitió. Y antes de compartir el CSV, revísalo en busca de propiedades que no querías compartir, como identificadores internos o campos de notas que viajaban dentro de las propiedades de GeoJSON.