الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel دون نفاد الذاكرة

ادمج ملفات CSV الكبيرة بسهولة في Excel

مقدمة

باستخدام هذه الأداة الاحترافية، يمكنك بسهولة اختيار الملفات لتحميلها والنقر فوق زر التحويل والانتظار بضع ثوانٍ فقط لتنزيل الملف الذي تم تنظيفه. قل وداعًا لأخطاء الذاكرة عند الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel!

Quick Creator
Quick Creator is the ultimate marketing tool for creating SEO-optimized blog pages andhigh-conversion landing pages in minutes.
Quick Creator
Transform your blog and landing pages with AI-powered Quick Creator

الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel دون نفاد الذاكرة

مقدمة

يمكن أن يكون الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel مهمة شاقة، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. ليس من غير المألوف نفاد الذاكرة أو تعطل البرنامج عند محاولة دمج هذه الملفات. ومع ذلك، هناك طرق للتغلب على هذا التحدي والانضمام بنجاح إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel دون نفاد الذاكرة.

دليل خطوة بخطوة للانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel

مقدمة

يمكن أن يكون الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel مهمة شاقة، خاصة إذا كان لديك الكثير من البيانات للعمل معها. ومع ذلك، من خلال الخطوات الصحيحة، يمكنك دمج ملفات CSV متعددة في جدول واحد دون نفاد الذاكرة. في هذا القسم، سنحدد الخطوات التي تحتاج إلى اتباعها لتحقيق ذلك.

الخطوة 1: افتح Excel وحدد علامة تبويب «البيانات»

لبدء الانضمام إلى ملفات CSV الخاصة بك، تحتاج إلى فتح Excel وتحديد علامة التبويب «البيانات». هذا هو المكان الذي ستجد فيه جميع الأدوات التي تحتاجها لاستيراد بياناتك وتحويلها.

الخطوة 2: انقر فوق «من النصوص/CSV» وحدد ملف CSV الأول الذي تريد الانضمام إليه

بعد ذلك، انقر فوق «من النصوص/CSV» وحدد ملف CSV الأول الذي تريد الانضمام إليه. سيؤدي هذا إلى فتح نافذة جديدة حيث يمكنك اختيار الملف الذي تريد استيراده.

الخطوة 3: اختر المحدد والترميز المناسبين لملفك

بمجرد تحديد الملف الخاص بك، تحتاج إلى اختيار المحدد والترميز المناسبين لملفك. المحدد هو الحرف الذي يفصل البيانات في ملف CSV الخاص بك، في حين أن الترميز هو مجموعة الأحرف المستخدمة لترميز الملف.

الخطوة 4: كرر الخطوتين 2 و 3 لجميع ملفات CSV التي تريد الانضمام إليها

كرر الخطوتين 2 و 3 لجميع ملفات CSV التي تريد الانضمام إليها. سيؤدي ذلك إلى استيراد جميع ملفاتك إلى Excel وإعدادها للدمج.

الخطوة 5: انقر فوق «تحويل البيانات» لفتح محرر Power Query

بمجرد استيراد جميع ملفاتك، انقر فوق «تحويل البيانات» لفتح محرر Power Query. هذا هو المكان الذي ستقوم فيه بإجراء جميع تحويلات البيانات اللازمة لدمج ملفاتك.

الخطوة 6: في محرر Power Query، حدد الملف الأول وانقر فوق «دمج الاستعلامات»

في Power Query Editor، حدد الملف الأول الذي تريد دمجه وانقر على «دمج الاستعلامات». سيؤدي هذا إلى فتح نافذة جديدة حيث يمكنك اختيار كيفية دمج ملفاتك.

الخطوة 7: اختر العمود الشائع للدمج فيه وانقر فوق «موافق»

في نافذة «دمج الاستعلامات»، اختر العمود الشائع للدمج فيه وانقر فوق «موافق». سيؤدي ذلك إلى دمج الملف الأول مع الملف التالي في قائمتك.

الخطوة 8: كرر الخطوتين 6 و 7 لجميع الملفات التي تريد الانضمام إليها

كرر الخطوتين 6 و 7 لجميع الملفات التي تريد الانضمام إليها. سيؤدي ذلك إلى دمج جميع ملفاتك في جدول واحد.

الخطوة 9: انقر فوق «إغلاق وتحميل» لدمج الملفات في جدول واحد

أخيرًا، انقر فوق «إغلاق وتحميل» لدمج جميع ملفاتك في جدول واحد. سيؤدي ذلك إلى إنشاء ورقة عمل جديدة في مصنف Excel الخاص بك مع دمج جميع بياناتك معًا.

الخاتمة

يمكن أن يكون الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel مهمة صعبة، ولكن باتباع هذه الخطوات البسيطة، يمكنك دمج جميع ملفاتك في جدول واحد دون نفاد الذاكرة. باستخدام Power Query Editor، يمكنك بسهولة تحويل بياناتك ودمجها، مما يسهل العمل معها وتحليلها.

طرق بديلة

استخدام أدوات الطرف الثالث

إذا جربت جميع الطرق الممكنة للانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel وما زلت تواجه صعوبات، فيمكنك اختيار استخدام أدوات خارجية مثل Power BI أو Python. تم تصميم هذه الأدوات للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ويمكنها دمج ملفات CSV بسرعة وكفاءة. Power BI هي خدمة تحليلات الأعمال من Microsoft التي توفر تصورات تفاعلية وقدرات ذكاء الأعمال. يمكن استخدامه لتوصيل البيانات وتحويلها ودمجها من مصادر مختلفة، بما في ذلك ملفات CSV. باستخدام Power BI، يمكنك بسهولة دمج ملفات CSV الكبيرة دون القلق بشأن حد الحجم. Python، من ناحية أخرى، هي لغة برمجة شائعة تحتوي على العديد من المكتبات والوحدات لمعالجة البيانات وتحليلها. إحدى هذه المكتبات هي Pandas، التي توفر إمكانات قوية لمعالجة البيانات ويمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة. يمكنك استخدام Pandas لقراءة ملفات CSV ودمجها وأيضًا تنفيذ العديد من مهام تنظيف البيانات وتحويلها. قد يتطلب استخدام أدوات خارجية مثل Power BI أو Python بعض المهارات التقنية، ولكنها يمكن أن توفر لك الكثير من الوقت والجهد مقارنة بمحاولة دمج ملفات CSV الكبيرة في Excel.

تقسيم الملفات إلى أجزاء أصغر

هناك خيار آخر للانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel وهو تقسيم الملفات إلى أجزاء أصغر ودمجها على دفعات. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل استخدام الذاكرة ومنع البرنامج من التعطل. لتقسيم ملف CSV كبير، يمكنك استخدام أي محرر نصوص أو أداة سطر أوامر تدعم تقسيم الملفات. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الأمر split في Linux أو الأمر PowerShell في Windows لتقسيم الملف إلى أجزاء أصغر. بمجرد تقسيم الملف، يمكنك فتح كل قطعة في Excel ودمجها وحفظ الملف النهائي. قد تستغرق هذه الطريقة وقتًا أطول من استخدام أدوات الطرف الثالث، ولكنها قد تكون حلاً عمليًا إذا لم يكن لديك إمكانية الوصول إلى أدوات أخرى أو لا ترغب في تعلم برامج جديدة. في الختام، يمكن أن يكون الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel مهمة صعبة، خاصة إذا كانت الملفات كبيرة جدًا بحيث لا يمكن التعامل معها. ومع ذلك، باستخدام أدوات الطرف الثالث أو تقسيم الملفات إلى أجزاء أصغر، يمكنك التغلب على هذا التحدي ودمج الملفات بكفاءة.

الخاتمة

يمكن الانضمام إلى ملفات CSV الكبيرة في Excel دون نفاد الذاكرة باستخدام الأدوات والتقنيات المناسبة. من خلال اتباع الدليل المفصل خطوة بخطوة أو استكشاف طرق بديلة، يمكنك دمج مجموعات البيانات الكبيرة بنجاح وتبسيط عملية تحليل البيانات.

تعرف على المزيد من أدوات التحول لدينا
تحويل البيانات: النص، التاريخ/الوقت، الموقع، Json، إلخ.