Csv, чем открыть онлайн

Обновлено: 21.11.2024

Как правило, существует два способа передать файл CSV в Excel: открыть его или импортировать как внешние данные. В этой статье представлены подробные рекомендации по обоим методам и указаны сильные и слабые стороны каждого из них. Мы также укажем на возможные подводные камни и предложим наиболее эффективные решения.

Преобразуйте CSV-файл в Excel, открыв его

Чтобы перенести данные из CSV-файла в Excel, вы можете открыть его непосредственно из книги Excel или с помощью проводника Windows. Какой бы метод вы ни выбрали, имейте в виду, что:

  • Открытие документа CSV в Excel не меняет формат файла на .xlsx или .xls. Файл сохранит исходное расширение .csv.
  • Файлы ограничены 1 048 576 строками и 16 384 столбцами.

Как открыть файл CSV в Excel

Файл со значениями, разделенными запятыми, созданный в другой программе, по-прежнему можно открыть в Excel с помощью стандартной команды Открыть.

Файл значений, разделенных запятыми (.csv), будет сразу же открыт в новой книге.

Для текстового файла (.txt) Excel запустит Мастер импорта текста. Полную информацию см. в разделе Импорт CSV в Excel.

Как открыть CSV-файл из проводника Windows

Самый быстрый способ открыть CSV-файл в Excel — дважды щелкнуть его в проводнике Windows. Это немедленно откроет ваш файл в новой книге.

Однако этот метод работает только в том случае, если Microsoft Excel установлен в качестве приложения по умолчанию для CSV-файлов. В этом случае знакомый зеленый значок Excel появляется рядом с документами .csv в проводнике Windows.

Если файлы CSV настроены на открытие в другом приложении по умолчанию, щелкните файл правой кнопкой мыши и выберите Открыть с помощью… > Excel.

Чтобы установить Excel в качестве программы по умолчанию для файлов CVS, выполните следующие действия:

Преобразовать CSV в Excel, импортировав его

С помощью этого метода вы можете импортировать данные из CSV-файла в существующий или новый лист Excel. В отличие от предыдущего метода, он не просто открывает файл в Excel, но изменяет формат .csv на .xlsx (Excel 2007 и более поздние версии) или .xls (Excel 2003 и более ранние версии).

Импорт можно выполнить двумя способами:

  • С помощью мастера импорта текста (во всех версиях)
  • Создав подключение Power Query (в Excel 2016 – Excel 365)

Как импортировать CSV в Excel с помощью мастера импорта текста

Во-первых, следует отметить, что Мастер импорта текста является устаревшей функцией и, начиная с Excel 2016, перемещен с ленты в раздел Параметры Excel.< /p>

Если Мастер импорта текста недоступен в вашей версии Excel, у вас есть два варианта:

  • Включить функцию "Из текста" (устаревшая версия).
  • Заставьте Excel автоматически запускать Мастер импорта текста. Для этого измените расширение файла с .csv на .txt, откройте текстовый файл из Excel и следуйте инструкциям мастера, описанным ниже.

Чтобы импортировать файл CSV в Excel, вам нужно сделать следующее:

В Excel 2016 и более поздних версиях перейдите на вкладку Данные > группу Получить и преобразовать данные и нажмите Получить данные > Устаревшие мастера > Из текста (устаревшие).

Примечание. Если мастера Из текста нет, убедитесь, что он включен. Если Устаревшие мастера по-прежнему неактивны, выберите пустую ячейку или откройте пустой лист и повторите попытку.

  • Тип файла с разделителями
  • Номер строки, с которой начинается импорт (обычно это строка 1)
  • Есть ли у ваших данных заголовки

Разделитель – это символ, разделяющий значения в вашем файле. Поскольку CSV представляет собой файл со значениями, разделенными запятыми, очевидно, вы выбираете Запятая. Для файла TXT обычно выбирают Tab.

Определитель текста — это символ, заключающий значения в импортированном файле. Весь текст между двумя квалификаторами будет импортирован как одно значение, даже если текст содержит указанный разделитель.

Как правило, вы выбираете символ двойной кавычки (") в качестве квалификатора текста. Чтобы проверить это, вы можете нажать Назад и посмотреть, какой символ заключает в себе значения в предварительном просмотре вашего CSV-файла.

В нашем случае все числа с разделителем тысяч (который также является запятой) заключены в двойные кавычки, например "3392", что означает, что они будут импортированы в одну ячейку. Без указания знака двойной кавычки в качестве квалификатора текста числа до и после разделителя тысяч попадут в два соседних столбца.

Чтобы убедиться, что ваши данные будут импортированы должным образом, внимательно просмотрите Предварительный просмотр данных, прежде чем нажимать Далее.

  • Если в файле CSV присутствует более одного последовательного разделителя, выберите параметр Обрабатывать последовательные разделители как один, чтобы предотвратить появление пустых ячеек.
  • Если предварительный просмотр показывает все данные в одном столбце, это означает, что выбран неверный разделитель. Измените разделитель, чтобы значения отображались в отдельных столбцах.

Чтобы задать другой формат для определенного столбца, нажмите в любом месте в Предварительном просмотре данных, а затем выберите один из параметров в разделе Формат данных столбца:

  • Чтобы оставить ведущие нули, выберите формат Текст.
  • Чтобы правильно отображать даты, выберите формат Дата, а затем выберите соответствующий формат в раскрывающемся списке.

Когда вас устроит предварительный просмотр данных, нажмите кнопку "Готово".

  • Чтобы настроить некоторые дополнительные параметры, такие как управление обновлением, макет и форматирование, нажмите Свойства… в диалоговом окне выше.
  • Если некоторые импортированные данные отображаются неправильно, вы можете изменить формат с помощью функции форматирования ячеек Excel.

Как включить мастер импорта текста в Excel 2016 — Excel 365

Чтобы активировать Мастер импорта текста в современных версиях Excel, вам необходимо сделать следующее:

После включения мастер появится на вкладке Данные в группе Получить и преобразовать данные в разделе Получить данные > Устаревшие мастера.

Как перенести CSV в Excel, подключившись к нему

В Excel 365, Excel 2021, Excel 2019 и Excel 2016 вы можете импортировать данные из текстового файла, подключившись к нему с помощью Power Query. Вот как:

  • Разделитель. Выберите символ, разделяющий значения в текстовом файле.
  • Обнаружение типа данных. Вы можете разрешить Excel автоматически определять тип данных для каждого столбца на основе первых 200 строк (по умолчанию) или всего набора данных. Или вы можете выбрать не определять типы данных и импортировать данные в исходном формате Text.
  • Преобразование данных. Загружает данные в редактор Power Query, чтобы вы могли редактировать их перед передачей в Excel. Используйте эту функцию, чтобы установить нужный формат для определенных столбцов.
  • Загрузить. Определяет, куда импортировать данные. Чтобы импортировать CSV-файл на новый лист, выберите Загрузить. Чтобы перенести данные на существующий или новый лист в виде таблицы, сводной таблицы или сводной диаграммы или только создать соединение, выберите Загрузить в.

При нажатии кнопки "Загрузить" данные CSV будут импортированы в табличном формате, подобном этому:

Импортированная таблица связана с исходным CSV-документом, и вы можете обновить ее в любое время, обновив запрос (вкладка Конструктор таблиц > Обновить).

  • Чтобы преобразовать таблицу в обычный диапазон, щелкните правой кнопкой мыши любую ячейку и выберите Таблица >Преобразовать в диапазон. Это окончательно удалит запрос с листа и отключит импортированные данные от исходного файла.
  • Если значения в определенном столбце импортируются в неправильном формате, вы можете попробовать исправить это самостоятельно, преобразовав текст в число или текст в дату.

Преобразование CSV в Excel: открытие или импорт

Когда Microsoft Excel открывает файл .csv, он использует настройки формата данных по умолчанию, чтобы понять, как именно отображать каждый столбец текстовых данных. В большинстве случаев это работает нормально.

Если в вашем текстовом файле есть определенные значения и вы хотите управлять их отображением в Excel, лучше импортируйте, чем открывать. Вот несколько типичных случаев использования:

  • В файле CSV используются другие разделители.
  • Файл CSV содержит разные форматы даты.
  • Некоторые числа имеют ведущие нули, которые следует сохранить.
  • Вы хотите предварительно просмотреть, как ваши данные CSV будут преобразованы в Excel.
  • Вам нужна большая гибкость в целом.

Как сохранить файл CSV в Excel

Какой бы метод преобразования вы ни использовали, вы можете сохранить полученный файл, как обычно.

  1. На листе Excel нажмите Файл >Сохранить как.
  2. Найдите папку, в которой вы хотите сохранить файл.
  3. Чтобы сохранить файл Excel, выберите Книга Excel (*.xlsx) в раскрывающемся меню Тип файла. Чтобы сохранить файл с разделителями-запятыми, выберите CSV (с разделителями-запятыми) или CSV UTF-8.
  4. Нажмите Сохранить.

Как открыть несколько CSV-файлов в Excel одновременно

Как вы, наверное, знаете, Microsoft Excel позволяет открывать несколько книг одновременно с помощью стандартной команды Открыть. Это также работает для файлов CSV.

Чтобы открыть несколько CSV-файлов в Excel, выполните следующие действия:

  1. В Excel нажмите Файл Открыть или одновременно нажмите клавиши Ctrl + O.
  2. Нажмите кнопку Обзор и перейдите к исходной папке.
  3. В раскрывающемся списке рядом с полем Имя файла выберите Текстовые файлы (*.prn, *.txt, *.csv).
  4. Выберите текстовые файлы:
    • Чтобы выбрать соседние файлы, щелкните первый файл, удерживая нажатой клавишу Shift, а затем щелкните последний файл. Будут выбраны оба выбранных файла, а также все файлы между ними.
    • Чтобы выбрать несмежные файлы, удерживайте нажатой клавишу Ctrl и щелкните каждый отдельный файл, который хотите открыть.
  5. Выбрав несколько файлов, нажмите кнопку «Открыть».

В проводнике Windows вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши выбранные файлы и выбрать "Открыть" в контекстном меню.

Надеюсь, теперь вы можете легко конвертировать любые CSV-файлы в Excel. И спасибо за терпение всем, кто дочитал этот урок до конца :)

MS Excel может отображать 1 048 576 строк. Хотя при обычном использовании это может показаться очень большим числом, во многих случаях этого недостаточно.

Просматриваете ли вы файлы журналов или большие наборы данных, легко найти файлы CSV с миллионами строк или огромные текстовые файлы. Поскольку Excel не может поддерживать такие большие файлы, как именно вы их открываете? Давайте узнаем.

Почему обычные текстовые редакторы не могут открывать действительно большие файлы?

Компьютер имеет гигабайты памяти, так почему текстовые редакторы не могут открывать большие файлы?

Здесь действуют два фактора. Некоторые приложения имеют жестко запрограммированное ограничение на объем данных, которые они могут отображать. Неважно, сколько памяти у вашего ПК, они просто не будут ее использовать.

Вторая проблема связана с оперативной памятью. Многие текстовые редакторы не имеют жесткого ограничения на количество строк, но не могут отображать большие файлы из-за нехватки памяти. Они загружают весь файл в системную оперативную память, поэтому, если этой памяти недостаточно, процесс завершается сбоем.

Лучший способ просматривать очень большие текстовые файлы — использовать… текстовый редактор. Не просто текстовый редактор, а инструменты, предназначенные для написания кода. Такие приложения обычно могут без проблем обрабатывать большие файлы и являются бесплатными.

Просмотрщик больших текстовых файлов, вероятно, является самым простым из этих приложений. Он действительно прост в использовании, работает быстро и требует очень мало ресурсов. Единственный минус? Он не может редактировать файлы. Но если вы хотите просматривать только большие CSV-файлы, это лучший инструмент для работы.

Чтобы редактировать большие текстовые файлы, попробуйте Emacs. Первоначально созданный для систем Unix, он отлично работает и в Windows и может работать с большими файлами. Точно так же Neovim и Sublime Text — это две облегченные IDE, которые можно использовать для открытия текстовых файлов CSV размером в гигабайты.

Если все, что вам нужно, — это поиск данных в больших файлах журналов, то klogg — это именно то, что вам нужно. Это приложение, являющееся обновленной версией популярного glogg, позволяет с легкостью выполнять сложные операции поиска в огромных текстовых файлах. Поскольку файлы журналов, созданные компьютером, часто могут содержать миллионы строк, klogg предназначен для работы с файлами такого размера без каких-либо проблем.

Вся проблема с попыткой открыть большие CSV-файлы заключается в том, что они слишком велики. Но что, если вы разделите их на несколько файлов меньшего размера?

Это популярное решение, так как обычно не нужно изучать интерфейс нового текстового редактора. Вместо этого вы можете использовать один из множества разделителей CSV, доступных в Интернете, чтобы разбить большой файл на несколько файлов, которые легко открыть.После этого к каждому из этих файлов можно получить доступ в обычном режиме.

Однако это не лучший способ. Разделение большого файла часто может привести к странным опечаткам или неправильно сконфигурированным файлам. Кроме того, открытие каждого фрагмента по отдельности не позволяет фильтровать все данные сразу.

Текстовые файлы и файлы .csv размером до нескольких гигабайт обычно представляют собой большие наборы данных. Так почему бы просто не импортировать их в базу данных?

SQL — наиболее распространенный язык разметки баз данных, используемый в наши дни. Существует множество используемых версий SQL, но, вероятно, самой простой из них является MySQL. И, как назло, файл CSV можно преобразовать в таблицу MySQL.

Это ни в коем случае не самый простой способ работы с большими CSV-файлами, поэтому мы рекомендуем его только в том случае, если вы хотите регулярно работать с большими наборами данных. Если MySQL кажется слишком сложным, вы всегда можете вместо этого импортировать файлы .csv в MS Access.

Когда вы работаете с CSV-файлом, содержащим миллионы строк данных, вы, очевидно, не сможете разобраться в нем вручную. Возможно, вы захотите отфильтровать данные и выполнить определенные запросы, чтобы понять тенденции.

Так почему бы не написать код Python именно для этого?

Опять же, это не самый удобный метод. Хотя Python — не самый сложный для изучения язык программирования, он представляет собой программирование, поэтому он может быть не лучшим подходом для вас. Тем не менее, если вам приходится ежедневно анализировать очень большие CSV-файлы, вы можете автоматизировать эту задачу с помощью некоторого кода Python.

Текстовые редакторы, которые мы видели в первом методе, не были специальными инструментами, предназначенными для обработки CSV. Это были инструменты общего назначения, которые можно было использовать и для работы с большими CSV-файлами.

А как насчет специализированных приложений? Неужели нет приложений, созданных для решения этой проблемы?

На самом деле есть. CSV Explorer, например, основывается на том самом процессе, который мы описали в последних двух методах (база данных SQL и код Python), для создания приложения, способного просматривать и редактировать CSV-файлы любого размера. Вы можете делать все, что ожидаете от инструмента для работы с электронными таблицами, например создавать графики или фильтровать данные в CSV Explorer.

Другой вариант — UltraEdit. В отличие от предыдущего инструмента, это предназначено не только для файлов .csv, но и для текстовых файлов любого типа. Он может легко обрабатывать текстовые и CSV-файлы размером до нескольких гигабайт, а его интерфейс аналогичен многим бесплатным редакторам, которые мы обсуждали ранее.

Единственным недостатком этих инструментов является то, что они относятся к категории премиум-приложений, и для их использования требуется платная лицензия. Вы всегда можете попробовать их бесплатные пробные версии, чтобы проверить их функции, или если вы используете их только один раз.

Как лучше всего открывать большие текстовые и CSV-файлы?

В наш век больших данных нередко встречаются текстовые файлы размером в гигабайты, которые трудно даже просмотреть с помощью встроенных инструментов, таких как Блокнот или MS Excel. Чтобы иметь возможность открывать такие большие CSV-файлы, необходимо загрузить и использовать стороннее приложение.

Если все, что вам нужно, — это просматривать такие файлы, то средство просмотра больших текстовых файлов — лучший выбор для вас. Для их фактического редактирования вы можете попробовать многофункциональный текстовый редактор, такой как Emacs, или воспользоваться инструментом премиум-класса, таким как CSV Explorer.

Такие методы, как разделение CSV-файла или его импорт в базу данных, требуют слишком много шагов. Если вам приходится много работать с огромными текстовыми файлами, вам лучше приобрести платную лицензию на специальный премиум-инструмент.

Левин Рой – инженер-программист, который любит писать о технологиях. Будь то советы и рекомендации по Windows или подробные руководства по разработке приложений, Левин использует свой практический опыт и технические навыки для создания статей, которые помогут решить сложные проблемы. Прочитать полную биографию Левина

Понравился ли вам этот совет? Если это так, загляните на наш собственный канал на YouTube, где мы рассказываем о Windows, Mac, программном обеспечении и приложениях, а также предлагаем множество советов по устранению неполадок и видео с практическими рекомендациями. Нажмите кнопку ниже, чтобы подписаться!

Что такое файл .csv? CSV означает значения, разделенные запятыми. CSV-файл — это обычный текстовый файл, в котором хранятся таблицы и информация электронной таблицы. Содержимое часто представляет собой таблицу текста, чисел или дат.Файлы CSV можно легко импортировать и экспортировать с помощью программ, хранящих данные в таблицах.

Формат файла CSV

Обычно первая строка CSV-файла содержит метки столбцов таблицы. Каждая из последующих строк представляет строку таблицы. Запятые разделяют каждую ячейку в строке, откуда и происходит название.

Вот пример файла CSV. В примере есть три столбца с пометками «имя», «идентификатор» и «еда». Он состоит из пяти строк, включая строку заголовка.

Вот как этот файл выглядит в электронной таблице.

Поскольку CSV-файл — это просто текстовый файл, его можно создать практически в любом текстовом редакторе. Вы также можете экспортировать файлы CSV практически из любой программы для работы с электронными таблицами, например Microsoft Word, OpenOffice Calc или Google Sheets.

Как открыть файл CSV

Открыть файл CSV проще, чем вы думаете. Практически в любом текстовом редакторе или программе для работы с электронными таблицами просто выберите «Файл» > «Открыть» и выберите файл CSV.

Для большинства людей лучше всего использовать программу для работы с электронными таблицами. Программы для работы с электронными таблицами отображают данные так, чтобы их было легче читать и работать с ними, чем в текстовом редакторе. Мы более подробно рассмотрим открытие CSV-файла в Microsoft Excel, OpenOffice Calc и Google Sheets.

Открыть CSV-файл Microsoft Excel

Если у вас уже установлен Microsoft Excel, просто дважды щелкните CSV-файл, чтобы открыть его в Excel. После двойного щелчка по файлу вы можете увидеть подсказку с вопросом, в какой программе вы хотите его открыть. Выберите Microsoft Excel.

Если вы уже работаете в Microsoft Excel, вы можете выбрать «Файл» > «Открыть» и выбрать файл CSV. Если вы не видите файл, который хотите открыть, вам может потребоваться изменить тип открываемого файла на «Текстовые файлы (*.prn, *.txt, *.csv)». Excel отобразит данные в новой книге.

Вы также можете импортировать данные из CSV-файла в существующий рабочий лист.

В диалоговом окне предварительного просмотра у вас есть несколько вариантов:

  • Выберите «Загрузить», если хотите загрузить данные непосредственно на новый лист.
  • Выберите «Загрузить в», если вы хотите загрузить данные в таблицу или существующий рабочий лист.
  • Выберите «Преобразовать данные», если вы хотите загрузить данные в Power Query и отредактировать их перед переносом в Excel.

Открыть CSV-файл OpenOffice Calc

Если у вас уже установлен OpenOffice Calc, просто дважды щелкните файл CSV, чтобы открыть его. После двойного щелчка по файлу вы можете увидеть подсказку с вопросом, в какой программе вы хотите его открыть. Выберите OpenOffice Calc.

Если вы уже используете OpenOffice Calc, вы можете выбрать «Файл» > «Открыть» и выбрать файл CSV.

Открыть CSV-файл Google Таблиц

Далее выберите «Файл» > «Импорт».

Выберите вкладку "Загрузить", затем либо перетащите CSV-файл в окно, либо выберите CSV-файл на своем компьютере.

Вероятно, вы можете оставить значения по умолчанию в окне «Импорт файла», но просмотрите их, чтобы убедиться. Затем выберите Импорт данных.

Если вы дочитали до этого места, отправьте твит автору, чтобы показать, что вам не все равно. Твитнуть спасибо

Научитесь программировать бесплатно. Учебная программа freeCodeCamp с открытым исходным кодом помогла более чем 40 000 человек получить работу в качестве разработчиков. Начать

freeCodeCamp – это поддерживаемая донорами некоммерческая организация, освобожденная от налогов в соответствии со статьей 501(c)(3) (идентификационный номер федерального налогоплательщика США: 82-0779546)

Наша миссия: помочь людям научиться программировать бесплатно. Мы достигаем этого, создавая тысячи видеороликов, статей и интерактивных уроков по кодированию — все они находятся в свободном доступе. У нас также есть тысячи учебных групп freeCodeCamp по всему миру.

Пожертвования в пользу freeCodeCamp идут на наши образовательные инициативы и помогают оплачивать серверы, услуги и персонал.

В течение многих лет аналитики использовали электронные таблицы для работы со всеми видами данных и анализа больших CSV-файлов.

Конечно, есть и другие инструменты. Базы данных, решения BI и другие инструменты (связанные с безопасностью и другие) обещают помочь аналитикам обрабатывать свои данные. Но какими бы ценными ни были эти инструменты, трудно превзойти по простоте и гибкости старую добрую электронную таблицу.

К сожалению, есть проблема. Аналитики и бизнес-пользователи во многом полагаются на электронные таблицы.но сам объем данных вырос до такой степени, что стандартное офисное программное обеспечение больше не может с ним справляться, превращая аналитиков, которые больше не могут полагаться на электронные таблицы, в гражданских специалистов по данным.

Что делает аналитик, когда предпочитаемый им метод больше не работает? Они ищут обходной путь. (Спойлер: вы можете создать бесплатную учетную запись Gigasheet, чтобы попробовать свой собственный файл!)

Самый простой способ открыть большой CSV-файл

Мы создали Gigasheet, чтобы работать с большими файлами было так же просто, как с электронной таблицей. Вот как просмотреть большой файл CSV за 3 простых шага:

После входа в систему нажмите «Загрузить» и найдите файл CSV, чтобы выбрать его.

После завершения загрузки файла щелкните имя файла, чтобы открыть его в новой вкладке

Вот оно! Теперь вы можете открыть любой действительный CSV-файл размером до 10 ГБ (достаточно для десятков миллионов строк) с помощью бесплатной версии Gigasheet для сообщества. Вы даже можете заархивировать файлы перед загрузкой, чтобы сэкономить время. Вы также можете загружать файлы CSV с общедоступных URL-адресов, используя параметр «Ссылка» во всплывающем окне загрузки. Премиум-версия Gigasheet поддерживает файлы CSV, содержащие более 1 миллиарда строк или 50 ГБ. И самое главное, ваши данные остаются конфиденциальными — мы не передаем и не продаем данные.

Альтернатива: открывать большие CSV-файлы в Excel

15 лет назад электронные таблицы Excel были ограничены 65 536 строками. Затем, с выпуском MS Office 2007, количество поддерживаемых строк увеличилось до 1 048 576.

А потом... ничего.

Поскольку за последние 12 лет объем данных, с которыми работают аналитики данных, вырос в геометрической прогрессии, количество строк, поддерживаемых Excel, не уменьшилось ни на дюйм. Таким образом, практически для каждого аналитика данных на планете открытие больших CSV-файлов данных в Excel стало огромной головной болью.

Итак, как открыть большие CSV-файлы в Excel? По сути, есть два варианта:

Разделите файл CSV на несколько файлов меньшего размера, которые соответствуют ограничению в 1 048 576 строк; или,

Найдите надстройку Excel, которая поддерживает файлы CSV с большим количеством строк.

Не лучший выбор, не так ли?

Несколько лет назад Microsoft выпустила продукт под названием Power Query, который позволял открывать файлы CSV или XLS, содержащие до 50 миллионов строк. К сожалению, у надстройки были свои ограничения:

Это потребовало много времени на настройку и вынудило аналитиков изучить собственный язык формул M.

Он был доступен только для аналитиков, работающих с операционными системами Windows. Если вам нужно было открыть большие CSV-файлы на Mac, вам не повезло.

Он был доступен только для MS Excel 2010 и 2013 и больше не поддерживается и не обновляется Microsoft.

Наконец, и, пожалуй, самое ужасное, он по-прежнему позволял пользователям открывать только CSV-файлы, содержащие до 50 миллионов строк. В современном обществе больших данных этого недостаточно.

Старый метод: преобразование CSV в MS Access

Если ваш файл CSV слишком велик для Excel и вы не хотите использовать Gigasheet, что делать дальше? Естественно, использовать программу базы данных CSV — скорее всего, MS Access — для открытия больших файлов CSV.

Чтобы открыть большие CSV-файлы в MS Access, нужно выполнить несколько шагов. Во-первых, вам нужно создать новый файл базы данных. Затем назовите базу данных и сохраните ее в подходящем месте. В меню «Файл» выберите «Файл» → «Получить внешние данные» → «Импорт». Затем выберите файл CSV и нажмите «Импорт».

И, наконец, ваш файл CSV открыт; хотя и в устаревшей базе данных.

Но вот настоящая проблема. Открытие CSV-файла в MS Access не позволяет аналитику свободно работать с данными, как в Excel. Гораздо сложнее «на глазок» анализировать данные для понимания и тенденций, и у вас нет доступа к простым функциям электронных таблиц, таким как фильтры и поиск. Вместо этого вам приходится использовать более сложный набор функций и синтаксис формул для создания запросов.

Мало того, что эти навыки требуют времени для изучения, они также подвержены ошибкам. И, в отличие от электронной таблицы, при работе с базой данных часто трудно сказать, допустили ли вы ошибку в запросе. В худшем случае неправильно написанный запрос может дать вам «неправильный» ответ, и вы даже не поймете, что допустили ошибку.

И снова мы сталкиваемся с ограничением по размеру. MS Access может открывать файлы CSV гораздо большего размера, чем электронные таблицы, но его возможности не безграничны. Максимальный размер отдельного файла ACCDB – 2 ГБ.

Для аналитиков данных, работающих с наборами данных, содержащими от десятков до сотен миллионов строк, этого может быть недостаточно.

Импорт файлов CSV Программное обеспечение базы данных CSV

Если вам не нравится использовать офисные базы данных или у вас нет к ним доступа, можно также импортировать большие CSV-файлы в реляционную базу данных SQL.

SQL расшифровывается как Structured Query Language, стандартный язык программирования, используемый для запроса данных в одной или нескольких базах данных. Базы данных SQL чрезвычайно мощны и могут похвастаться впечатляющей производительностью даже в очень больших масштабах. Однако они сопряжены со своими проблемами.

Создание собственной базы данных SQL требует определенного набора навыков, развить которые непросто. Если вы не являетесь программистом на стороне, выполнение такого типа проектов часто недоступно занятому аналитику. Вы можете подождать, пока команда специалистов по обработке и анализу данных или другая команда инженеров помогут с проектом, но это тоже не лучший вариант, особенно если вы реагируете на инцидент с безопасностью. Вы также можете нанять фирму-разработчика для создания базы данных SQL для вас, но это, скорее всего, будет дорогостоящим проектом.

И еще кое-что, о чем стоит подумать. Даже если вы собрали идеальную базу данных SQL, вы все равно столкнетесь с проблемами производительности, как только начнете работать с очень большими CSV-файлами. Вы можете решить эту проблему, разместив базу данных в облачной службе для бизнеса, но тогда этот проект станет еще более дорогостоящим.

И на самом деле ничто из этого не решает исходную проблему. Аналитики используют электронные таблицы для открытия больших CSV-файлов, потому что это дает им большую гибкость. В конечном счете, независимо от того, насколько мощную базу данных SQL вы создадите, с ней никогда не будет так же легко работать, как с электронной таблицей.

А как насчет инструментов бизнес-аналитики?

Часто базы данных SQL используются в сочетании с инструментом бизнес-аналитики (BI). Эти инструменты могут значительно упростить процесс запроса и визуализации больших наборов данных, а некоторые из них могут даже конкурировать с электронными таблицами по своей гибкости.

Сочетание хорошо построенной базы данных с инструментом бизнес-аналитики, безусловно, является приемлемым вариантом для аналитика, у которого есть необходимые ресурсы поддержки и которому необходимо просматривать большие файлы CSV. Однако есть еще два соображения:

Стоимость создания и обслуживания базы данных SQL и оплаты инструмента BI значительна.

Какими бы мощными они ни были, инструменты BI по-прежнему сталкиваются с проблемами производительности при работе с очень большими базами данных.

Некоторые инструменты бизнес-аналитики позволяют аналитикам напрямую импортировать файлы CSV. Но опять же, при работе с очень большими CSV-файлами возникают проблемы с производительностью и ограничениями по размеру.

Как открыть файлы CSV в Python

На данный момент, вероятно, стало ясно, что для нашего многострадального аналитика обходные пути не работают. Если вы хотите открывать большие CSV-файлы (которые могут содержать сотни миллионов строк), вам нужно использовать совершенно другой подход.

Одним из таких вариантов является использование Python или другого столь же мощного языка программирования или сценариев.

Python – это язык программирования общего назначения, который, помимо прочего, исторически получил широкое распространение в научных и математических сообществах. Его высокая производительность и встроенная библиотека полезных модулей делают Python чрезвычайно мощным инструментом для анализа и визуализации огромных наборов данных.

И Python — далеко не единственный вариант. Как видно из обсуждений, подобных этому, существует множество способов использования языков программирования и пользовательских скриптов для опроса даже самых больших CSV-файлов. Однако все они сталкиваются с одними и теми же проблемами: временем и сложностью.

Как аналитик, есть ли у вас возможность (или склонность) изучать один или несколько сложных языков программирования только для анализа больших CSV-файлов? Даже если вы это сделаете, будете ли вы когда-нибудь полностью уверены в том, что ваши скрипты и инструменты, написанные специально для вас, надежны?

В конечном счете, хотя Python и другие языки сценариев, несомненно, можно использовать, они не соответствуют нашим критериям.

Большинству аналитиков не нужно быть полноценными исследователями данных или экспертами по программированию — им нужно быть экспертами в своем деле! Им нужны простые и мощные решения, позволяющие работать с большими CSV-файлами так же легко, как и с файлами меньшего размера, с помощью универсального приложения, похожего на электронные таблицы.

Gigasheet: открывайте очень большие файлы CSV

Итак, теперь, когда мы рассмотрели всю гамму вариантов, надеюсь, вы согласитесь, что Gigasheet — лучший вариант! Это аналитическое рабочее место без кода, которое позволяет любому эффективно работать даже с самыми большими файлами CSV и другими наборами данных.

Вы больше не будете вынуждены быть «аналитиком-единорогом», который может программировать, управлять базами данных и выполнять задачи по анализу данных. С помощью Gigasheet вы можете открывать CSV-файлы, содержащие до МИЛЛИАРДА строк, и работать с ними так же легко, как с файлами гораздо меньшего размера в Excel или Google Sheets.

Более того, Gigasheet специально разработан для бизнес-данных. Он понимает IP-адреса, поля времени и даты и другие распространенные данные, поэтому вам не придется пытаться переформатировать, разделить или объединить столбцы только для того, чтобы ответить на основные вопросы.

На первый взгляд, Gigasheet – это веб-таблица с миллиардами строк.За кулисами он представляет собой высокопроизводительную платформу для анализа больших данных, созданную специально для бизнес-аналитиков.

Сейчас мы ищем бета-тестеров, которые помогут нам сделать Gigasheet как можно лучше. Мы хотим знать, точно с какими проблемами вы сталкиваетесь как аналитик, чтобы быть уверенными, что Gigasheet сможет решить как можно больше из них.

Если вы хотите помочь нам сделать Gigasheet идеальным решением ваших проблем, создайте бесплатную учетную запись

Читайте также: