कई CSV फ़ाइलों को एक में मर्ज करें - आसानी से अपनी फ़ाइलों को मिलाएं

परिचय

यदि आपको कई CSV फ़ाइलों को एक में मर्ज करने की आवश्यकता है, तो हमारा पेशेवर टूल वही है जो आपको चाहिए। हमारे उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और शक्तिशाली सुविधाओं के साथ, आप अपनी सभी CSV फ़ाइलों को जल्दी और आसानी से जोड़ सकते हैं। बस अपनी फ़ाइलें अपलोड करें, अपनी सेटिंग चुनें, और हमारे टूल को बाकी काम करने दें। चाहे आप व्यवसाय के स्वामी हों या डेटा विश्लेषक, हमारा CSV मर्ज टूल आपकी सभी फ़ाइल संयोजन आवश्यकताओं के लिए एकदम सही समाधान है। आज इसे आज़माएं और देखें कि कई CSV फ़ाइलों को एक में मर्ज करना कितना आसान है!

एकाधिक CSV फ़ाइलों को एक में मर्ज करें

परिचय

यदि आपके पास कई CSV फ़ाइलें हैं जिन्हें आपको एक में संयोजित करने की आवश्यकता है, तो आप ऐसा करने के लिए कई प्रकार के टूल का उपयोग कर सकते हैं। CSV फ़ाइलों का संयोजन डेटा विश्लेषण के लिए या डेटाबेस में डेटा आयात करने के लिए उपयोगी हो सकता है। यह मार्गदर्शिका आपको दिखाएगी कि विभिन्न तरीकों का उपयोग करके कई CSV फ़ाइलों को एक में कैसे मर्ज किया जाए।

कई CSV फ़ाइलों को एक में मर्ज करने के लिए पायथन पांडा का उपयोग करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

चरण 1: आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें

इससे पहले कि हम अपनी CSV फ़ाइलों को मर्ज करना शुरू कर सकें, हमें आवश्यक लाइब्रेरी आयात करने की आवश्यकता है। इस मामले में, हम अपनी CSV फ़ाइलों तक पहुँचने के लिए अपने डेटाफ़्रेम और ओएस लाइब्रेरी के साथ काम करने के लिए पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे। इन पुस्तकालयों को आयात करने के लिए, हम निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं: ```पीडी आयात ओएस के रूप में पांडा आयात करें```

चरण 2: CSV फ़ाइलों को डेटाफ़्रेम में लोड करें

एक बार जब हम आवश्यक लाइब्रेरी आयात कर लेते हैं, तो हम अपनी CSV फ़ाइलों को डेटाफ्रेम में लोड कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, हम पांडा `read_csv () `फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास `file1.csv` और `file2.csv` नाम की दो CSV फ़ाइलें हैं, तो हम उन्हें डेटाफ़्रेम में इस तरह लोड कर सकते हैं: ```df1 = pd.read_csv ('file1.csv') df2 = pd.read_csv ('file2.csv')``` हम `read_csv () `फ़ंक्शन के लिए आवश्यक कोई भी अतिरिक्त पैरामीटर भी निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसे कि सीमांकक या एन्कोडिंग निर्दिष्ट करना।

चरण 3: डेटाफ़्रेम को जोड़ना

अब जब हमने अपनी CSV फ़ाइलों को डेटाफ़्रेम में लोड कर लिया है, तो हम उन्हें एक एकल डेटाफ़्रेम में जोड़ सकते हैं। ऐसा करने के लिए, हम पांडा के `concat () `फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे। उदाहरण के लिए, हमारे `df1` और `df2` डेटाफ़्रेम को जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं: ```merged_df = pd.concat ([df1, df2])``` हम `concat () फ़ंक्शन के लिए आवश्यक किसी भी अतिरिक्त पैरामीटर को भी निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसे कि अक्ष या जुड़ने की विधि को निर्दिष्ट करना।

चरण 4: मर्ज किए गए डेटाफ्रेम को CSV फ़ाइल के रूप में सहेजें

अंत में, हम अपने मर्ज किए गए डेटाफ्रेम को एक नई CSV फ़ाइल के रूप में सहेज सकते हैं। ऐसा करने के लिए, हम पांडा `to_csv () `फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे। उदाहरण के लिए, यदि हम अपने मर्ज किए गए डेटाफ्रेम को `merged_file.csv` नाम की फ़ाइल के रूप में सहेजना चाहते हैं, तो हम निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं: ```merged_df.to_csv ('merged_file.csv', index=false)``` हम `to_csv () `फ़ंक्शन के लिए आवश्यक किसी भी अतिरिक्त पैरामीटर को भी निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसे कि डिलीमीटर या एन्कोडिंग को निर्दिष्ट करना। बस इतना ही! इन चार चरणों के साथ, हम आसानी से कई CSV फ़ाइलों को एक डेटाफ्रेम में मर्ज कर सकते हैं और इसे एक नई CSV फ़ाइल के रूप में सहेज सकते हैं।

वैकल्पिक तरीके

CSV फ़ाइलों को संयोजित करने के लिए Microsoft Excel का उपयोग करना

Microsoft Excel एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला स्प्रेडशीट प्रोग्राम है जिसका उपयोग CSV फ़ाइलों को संयोजित करने के लिए किया जा सकता है। यहां अनुसरण करने के चरण दिए गए हैं: 1। Microsoft Excel खोलें और एक नई कार्यपुस्तिका बनाएं. 2। “डेटा” टैब पर क्लिक करें और फिर “टेक्स्ट/CSV से” विकल्प चुनें. 3। पहली CSV फ़ाइल चुनें जिसे आप मर्ज करना चाहते हैं और “आयात करें” पर क्लिक करें. 4। “टेक्स्ट इम्पोर्ट विज़ार्ड” विंडो में, CSV फ़ाइल (आमतौर पर अल्पविराम या अर्धविराम) में उपयोग किए जाने वाले सीमांकक का चयन करें और “अगला” पर क्लिक करें. 5। अगली विंडो में, आप प्रत्येक कॉलम के लिए डेटा प्रारूप चुन सकते हैं। यदि आप निश्चित नहीं हैं, तो डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स को छोड़ दें और “फ़िनिश” पर क्लिक करें. 6। उन सभी CSV फ़ाइलों के लिए चरण 3 से 5 को दोहराएं जिन्हें आप मर्ज करना चाहते हैं. 7। एक बार सभी CSV फ़ाइलें आयात हो जाने के बाद, आप डेटा को एक नई वर्कशीट में कॉपी और पेस्ट करके उन्हें जोड़ सकते हैं।

cat or awk जैसे कमांड-लाइन टूल का उपयोग करना

CSV फ़ाइलों को संयोजित करने के लिए कैट या ऑक जैसे कमांड-लाइन टूल का भी उपयोग किया जा सकता है। यहां अनुसरण करने के चरण दिए गए हैं: 1। अपने कंप्यूटर पर टर्मिनल या कमांड प्रॉम्प्ट खोलें. 2। उस फ़ोल्डर पर नेविगेट करें जहां CSV फ़ाइलें स्थित हैं. 3। सभी CSV फ़ाइलों को एक फ़ाइल में संयोजित करने के लिए cat कमांड का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास file1.csv, file2.csv, और file3.csv नाम की तीन CSV फ़ाइलें हैं, तो आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं: cat file1.csv file2.csv file3.csv > combined.csv 4। यदि CSV फ़ाइलों में शीर्षलेख पंक्ति है, तो आप निम्न कमांड का उपयोग करके इसे हटा सकते हैं: tail -n +2 combined.csv > final.csv यह कमांड संयुक्त CSV फ़ाइल की पहली पंक्ति को हटा देगा और परिणाम को final.csv 5 नामक एक नई फ़ाइल में सहेज देगा। आप CSV फ़ाइलों को संयोजित करने से पहले उनमें हेरफेर करने के लिए awk कमांड का भी उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप उन्हें मर्ज करने से पहले प्रत्येक CSV फ़ाइल में एक नया कॉलम जोड़ना चाहते हैं, तो आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं: awk -F ',' '{print $0 “, new_column"}' file1.csv > file1_new.csv awk -F ',' '{print $0 “, new_column"}' file2.csv > awk -F ',' {print $0 “, new_column"} '> awk -F', '{print $0 “, new_column"}' > file3_new.csv file1_new.csv file2_new.csv file3_new.csv > combined.csv file2_new.csv file3.csv

CSV मर्जर या डेटा मर्ज जैसे ऑनलाइन टूल का उपयोग करना

ऐसे कई ऑनलाइन टूल भी हैं जिनका उपयोग CSV फ़ाइलों को संयोजित करने के लिए किया जा सकता है। यहां अनुसरण करने के चरण दिए गए हैं: 1। अपना वेब ब्राउज़र खोलें और CSV मर्जर या डेटा मर्ज जैसे CSV मर्जिंग टूल पर जाएं. 2। उन CSV फ़ाइलों को अपलोड करें जिन्हें आप मर्ज करना चाहते हैं. 3। CSV फ़ाइलों (आमतौर पर अल्पविराम या अर्धविराम) में उपयोग किए जाने वाले सीमांकक का चयन करें. 4। चुनें कि CSV फ़ाइलों में हेडर पंक्ति है या नहीं. 5। CSV फ़ाइलों को मर्ज करने के लिए “मर्ज” या “कंबाइन” बटन पर क्लिक करें. 6। मर्ज की गई CSV फ़ाइल को अपने कंप्यूटर पर डाउनलोड करें।

निष्कर्ष

कई CSV फ़ाइलों को एक में मर्ज करने से डेटा के साथ काम करते समय आपका समय और मेहनत बच सकती है। इस गाइड में बताई गई विधियों के साथ, आप अपनी CSV फ़ाइलों को आसानी से जोड़ सकते हैं और अपनी डेटा विश्लेषण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकते हैं।