داده‌های CSV خود را بچسبانید یا فایل‌های CSV را اینجا بکشید

.csv , .tsv

ویرایشگر جدول آنلاین

×
Fullscreen
data grid by DataGridXL
1 2 3 4 5 6 7
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J

تولیدکننده جدول

چگونه سریع به فرمت تبدیل CSV به DataFrame پاندا آنلاین تبدیل کنیم؟

1. آپلود، چسباندن یا استخراج CSV از صفحات وب با پشتیبانی از روش‌های ورودی متعدد

فایل‌های CSV را آپلود کنید یا مستقیماً داده CSV بچسبانید. ابزار به طور هوشمند جداکننده‌های مختلف (کاما، تب، نقطه‌ویرگول، پایپ و غیره) را تشخیص می‌دهد، انواع داده و فرمت‌های کدگذاری را به طور خودکار شناسایی می‌کند و از تجزیه سریع فایل‌های بزرگ و ساختارهای داده پیچیده پشتیبانی می‌کند.

2. تغییر CSV با استفاده از ویرایشگر جدول آنلاین حرفه‌ای ما

ویرایش داده با استفاده از ویرایشگر جدول آنلاین حرفه‌ای ما. پشتیبانی از حذف داده ردیف‌های خالی، حذف ردیف‌های تکراری، تبدیل داده، مرتب‌سازی بر اساس ردیف، جستجو و جایگزینی regex و پیش‌نمایش زمان واقعی. همه تغییرات به طور خودکار به فرمت DataFrame پاندا تبدیل می‌شوند با عملیات ساده و کارآمد و نتایج دقیق و قابل اعتماد.

3. کپی یا دانلود DataFrame پاندا با پشتیبانی از گزینه‌های صادرات متعدد

کد DataFrame پاندا استاندارد تولید کنید با پشتیبانی از مشخصات نوع داده، تنظیمات شاخص و عملیات داده. کد تولید شده می‌تواند مستقیماً در محیط Python برای تحلیل و پردازش داده اجرا شود.

توجه: ابزار تبدیل آنلاین ما از فناوری پردازش داده پیشرفته استفاده می‌کند، کاملاً در مرورگر اجرا می‌شود، امنیت و حریم خصوصی داده را تضمین می‌کند و هیچ داده کاربری را ذخیره نمی‌کند.

فرمت CSV چیست و سناریوهای کاربرد آن کدامند؟

.csv .tsv

CSV (مقادیر جدا شده با کاما) پرکاربردترین فرمت تبادل داده است که به طور کامل توسط Excel، Google Sheets، سیستم‌های پایگاه داده و ابزارهای تحلیل داده مختلف پشتیبانی می‌شود. ساختار ساده و سازگاری قوی آن، آن را به فرمت استاندارد برای مهاجرت داده، وارد/صادر کردن دسته‌ای و تبادل داده بین پلتفرمی تبدیل کرده است که به طور گسترده در تحلیل تجاری، علم داده و یکپارچه‌سازی سیستم استفاده می‌شود.

فرمت PandasDataFrame چیست و سناریوهای کاربرد آن کدامند؟

.py

پاندا محبوب‌ترین کتابخانه تحلیل داده در Python است که DataFrame ساختار داده اصلی آن است. قابلیت‌های قدرتمند دستکاری، تمیزکاری و تحلیل داده ارائه می‌دهد که به طور گسترده در علم داده، یادگیری ماشین و هوش تجاری استفاده می‌شود. ابزار ضروری برای توسعه‌دهندگان Python و تحلیل‌گران داده.

تبدیل‌کننده‌های مرتبط