كيفية تقسيم الخلية عن طريق «النص» في csv؟

يمكنك تقسيم الخلايا بسهولة حسب النص في CSV دون استخدام صيغة. قم بتحميل ملف CSV الخاص بك فقط واحصل على النتائج في ثوانٍ. معالجة سهلة وفعالة - جربها الآن!

كيفية تقسيم الخلية عن طريق «النص» في csv؟

غالبًا ما أتلقى هذه الأنواع من ملفات CSV أو Excel في عملي. في خلية (عمود) معين، سيقوم الآخرون بإدخال المحتوى مع بعض «النص» كفاصل. أحتاج إلى تقسيم هذه الخلية (العمود) إلى خلية واحدة أو أكثر (عمود). أحتاج إلى تقسيم هذه الخلايا، ثم إجراء تحليل البيانات. لذا فإن السؤال هو: كيف يمكنني أن أفعل ذلك؟

الطريقة أ:جدول بيانات إكسيل أو غوغل

لتقسيم خلية في Excel حسب «النص»، يمكنك استخدام ميزة تحويل النص إلى أعمدة. فيما يلي الخطوات:

  • حدد الخلية أو نطاق الخلايا التي تريد تقسيمها
  • انتقل إلى علامة التبويب «البيانات» على الشريط، وانقر على «نص إلى أعمدة»
  • في معالج «تحويل النص إلى أعمدة»، حدد «محدد» وانقر على «التالي»
  • ضمن «المحددات»، حدد المربع بجوار «النص» وقم بإلغاء تحديد أي مربعات أخرى
  • انقر فوق «إنهاء» وسيتم تقسيم محتويات الخلية إلى أعمدة منفصلة بناءً على «النص».

ملاحظة: إذا كانت بياناتك تحتوي على أحرف أخرى إلى جانب «النص»، مثل المسافات، فقد تحتاج إلى تكرار العملية باستخدام محددات مختلفة لتحقيق النتيجة المرجوة.

الطريقة ب: بايثون

يمكنك تقسيم الخلايا في جدول بيانات Excel باستخدام Python. للقيام بذلك، يمكنك استخدام مكتبة مثل Pandas، التي توفر وظائف لقراءة البيانات ومعالجتها بتنسيق يشبه جدول البيانات.

فيما يلي مثال لكيفية تقسيم الخلايا في ملف Excel باستخدام Pandas:


import pandas as pd

# Load the Excel file into a pandas dataframe
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# Split the contents of a cell based on a delimiter
df['column_name'] = df['column_name'].str.split("text", expand=True)

# Write the resulting dataframe back to an Excel file
df.to_excel('file_split.xlsx', index=False)

في هذا المثال، pd.read_excel يتم استخدام الوظيفة لتحميل محتويات ملف Excel إلى إطار بيانات pandas. ال df ['column_name'] .str.split ثم يتم استخدام الطريقة لتقسيم محتويات الخلية المحددة ( df ['اسم العمود'] ) استنادًا إلى محدد النص («النص»). أخيرًا، تتم كتابة إطار البيانات الناتج مرة أخرى إلى ملف Excel جديد باستخدام df. إلى _اكسل طريقة.

الطريقة C:جافا

يمكنك تقسيم الخلايا في جدول بيانات Excel باستخدام Java. للقيام بذلك، يمكنك استخدام مكتبة مثل Apache POI، التي توفر واجهات برمجة تطبيقات Java لقراءة ملفات Microsoft Office وكتابتها.

فيما يلي مثال لكيفية تقسيم الخلايا في ملف Excel باستخدام Apache POI:


import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;

public class ExcelSplitter {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Load the Excel file
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream("file.xlsx");
        XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook(inputStream);
        XSSFSheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

        // Split the contents of a cell based on a delimiter
        for (Row row : sheet) {
            for (Cell cell : row) {
                if (cell.getCellType() == Cell.CELL_TYPE_STRING) {
                    String[] values = cell.getStringCellValue().split("text");
                    for (int i = 0; i < values.length; i++) {
                        cell = row.createCell(cell.getColumnIndex() + i);
                        cell.setCellValue(values[i]);
                    }
                }
            }
        }

        // Write the resulting Excel file
        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("file_split.xlsx");
        workbook.write(outputStream);
        workbook.close();
    }
}

أفضل طريقة:استخدم وظيفة QuickTran

  • قم بزيارة موقعنا على الإنترنت وابحث عن الأداة عبر الإنترنت.
  • افتح ملف csv الخاص بك عن طريق النقر على زر «اختيار ملف» وتحديد الملف الذي تريد تغييره.
  • بمجرد تحميل الملف، يمكنك تحديد الأعمدة المحددة التي تريد معالجتها، وفي ثوانٍ، ستقوم بتقسيم الخلية (الأعمدة) حسب «النص».
  • يمكنك بعد ذلك تنزيل الملفات وحفظها على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
تعرف على المزيد من أدوات التحول لدينا
تحويل البيانات: النص، التاريخ/الوقت، الموقع، Json، إلخ.