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メモリ不足にならずに大きな CSV ファイルを Excel に結合する

大きな CSV ファイルを Excel で簡単に結合

はじめに

このプロフェッショナルツールを使えば、アップロードするファイルを簡単に選択して変換ボタンをクリックし、数秒待ってクリーンアップしたファイルをダウンロードできます。大きな CSV ファイルを Excel で結合するときのメモリエラーにさようなら！

メモリ不足にならずに大きな CSV ファイルを Excel に結合する

はじめに

大きな CSV ファイルを Excel で結合するのは、特に大規模なデータセットを扱う場合には大変な作業です。これらのファイルをマージしようとすると、メモリが不足したり、プログラムがクラッシュしたりすることは珍しくありません。ただし、この課題を解決し、メモリを使い果たすことなく大きな CSV ファイルを Excel で正常に結合する方法があります。

Excel で大きな CSV ファイルを結合するためのステップバイステップガイド

はじめに

大きな CSV ファイルを Excel で結合するのは、特に処理するデータが多い場合は大変な作業です。ただし、適切な手順を実行すれば、メモリを使い果たすことなく、複数の CSV ファイルを 1 つのテーブルにマージできます。このセクションでは、これを実現するために実行する必要のある手順の概要を説明します。

ステップ1：Excelを開き、[データ] タブを選択します

CSV ファイルの結合を開始するには、Excel を開いて [データ] タブを選択する必要があります。ここには、データのインポートと変換に必要なすべてのツールがあります。

ステップ2：[テキスト/CSVから] をクリックし、結合する最初のCSVファイルを選択します

次に、「テキスト/CSVから」をクリックし、結合したい最初のCSVファイルを選択します。新しいウィンドウが開き、インポートするファイルを選択できます。

ステップ 3: ファイルの適切な区切り文字とエンコードを選択してください

ファイルを選択したら、ファイルに適した区切り文字とエンコードを選択する必要があります。区切り文字は CSV ファイル内のデータを区切る文字で、エンコーディングはファイルのエンコードに使用される文字セットです。

ステップ 4: 結合するすべての CSV ファイルについて、ステップ 2 と 3 を繰り返します。

結合するすべての CSV ファイルについて、手順 2 と 3 を繰り返します。これにより、すべてのファイルが Excel にインポートされ、マージの準備が整います。

ステップ 5: [データの変換] をクリックして Power Query エディタを開きます

すべてのファイルをインポートしたら、[データの変換] をクリックして Power Query エディタを開きます。ここで、ファイルのマージに必要なすべてのデータ変換を実行します。

ステップ 6: Power Query Editor で、最初のファイルを選択して [クエリの結合] をクリックします。

Power Query Editorで、マージする最初のファイルを選択し、[クエリのマージ] をクリックします。新しいウィンドウが開き、ファイルの結合方法を選択できます。

ステップ 7: 統合する共通列を選択し、「OK」をクリックします。

「クエリの結合」ウィンドウで、結合する共通列を選択し、「OK」をクリックします。これにより、最初のファイルがリスト内の次のファイルとマージされます。

ステップ 8: 結合したいすべてのファイルについて、ステップ 6 と 7 を繰り返します

結合するすべてのファイルについて、手順 6 と 7 を繰り返します。これにより、すべてのファイルが 1 つのテーブルにマージされます。

ステップ 9: [Close & Load] をクリックして、ファイルを1つのテーブルに結合します

最後に、[閉じて読み込む] をクリックして、すべてのファイルを1つのテーブルに結合します。これにより、すべてのデータが結合された新しいワークシートが Excel ワークブックに作成されます。

結論

大きな CSV ファイルを Excel で結合するのは難しい作業ですが、以下の簡単な手順に従うことで、メモリを使い果たすことなく、すべてのファイルを 1 つのテーブルに結合できます。Power Query Editor を使用すると、データを簡単に変換してマージできるため、操作や分析が簡単になります。

代替方法

サードパーティツールの使用

Excel で大きな CSV ファイルを結合する方法をすべて試しても問題が解決しない場合は、Power BI や Python などのサードパーティツールを使用できます。これらのツールは大規模なデータセットを処理するように設計されており、CSV ファイルを迅速かつ効率的に結合できます。Power BI は、インタラクティブな視覚化とビジネスインテリジェンス機能を提供する Microsoft のビジネス分析サービスです。CSV ファイルを含むさまざまなソースからのデータを接続、変換、およびマージするために使用できます。Power BI では、サイズの制限を気にすることなく、大きな CSV ファイルを簡単に結合できます。一方、Pythonは、データ操作と分析のためのライブラリとモジュールがいくつかある人気のプログラミング言語です。そのようなライブラリの1つがPandasです。Pandasは強力なデータ操作機能を提供し、大規模なデータセットを効率的に処理できます。Pandas を使用して CSV ファイルを読み込んでマージしたり、さまざまなデータクリーニングや変換タスクを実行したりできます。Power BI や Python などのサードパーティツールを使用するにはある程度の技術的なスキルが必要ですが、Excel で大きな CSV ファイルを結合する場合に比べて、時間と労力を大幅に節約できます。

ファイルを小さなチャンクに分割する

大きな CSV ファイルを Excel で結合するもう 1 つの方法は、ファイルを小さなチャンクに分割してバッチで結合することです。これにより、メモリ使用量を減らし、プログラムのクラッシュを防ぐことができます。大きな CSV ファイルを分割するには、ファイル分割をサポートする任意のテキストエディタまたはコマンドラインツールを使用できます。たとえば、Linux では split コマンドを、Windows では PowerShell コマンドを使用して、ファイルを小さなチャンクに分割できます。ファイルを分割したら、Excel で各チャンクを開いて結合し、最終的なファイルを保存できます。この方法は、サードパーティのツールを使用するよりも時間がかかる場合がありますが、他のツールにアクセスできない場合や、新しいソフトウェアを学びたくない場合は、実行可能な解決策になる可能性があります。結論として、大きな CSV ファイルを Excel で結合することは、特にファイルが大きすぎて処理できない場合には困難な作業になる可能性があります。ただし、サードパーティのツールを使用するか、ファイルを小さなチャンクに分割することで、この問題を解決し、ファイルを効率的にマージできます。