Łączenie dużych plików CSV w programie Excel bez wyczergania pamięci

Wstęp

Za pomocą tego profesjonalnego narzędzia możesz łatwo wybrać pliki do przesłania, kliknąć przycisk przekształcania i odczekać kilka sekund, aby pobrać oczyszczony plik. Pożegnaj się z błędami pamięci podczas łączenia dużych plików CSV w programie Excel!

Łączenie dużych plików CSV w programie Excel bez wyczergania pamięci

Wstęp

Dołączanie dużych plików CSV w programie Excel może być trudnym zadaniem, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych. Często zdarza się, że zabraknie pamięci lub awaria programu podczas próby scalenia tych plików. Istnieją jednak sposoby na pokonanie tego wyzwania i pomyślne dołączenie do dużych plików CSV w programie Excel bez wyczerpanej pamięci.

Przewodnik krok po kroku dotyczący łączenia dużych plików CSV w programie Excel

Wstęp

Dołączanie dużych plików CSV w programie Excel może być trudnym zadaniem, zwłaszcza jeśli masz dużo danych do pracy. Jednak wykonując odpowiednie kroki, możesz scalić wiele plików CSV w jedną tabelę bez wyczerpania pamięci. W tej sekcji przedstawimy kroki, które należy wykonać, aby to osiągnąć.

Krok 1: Otwórz Excel i wybierz kartę „Dane”

Aby rozpocząć dołączanie do plików CSV, musisz otworzyć Excel i wybrać kartę „Dane”. Tutaj znajdziesz wszystkie narzędzia potrzebne do importowania i przekształcania danych.

Krok 2: Kliknij „Z tekstu/CSV” i wybierz pierwszy plik CSV, do którego chcesz dołączyć

Następnie kliknij „Z tekstu/CSV” i wybierz pierwszy plik CSV, do którego chcesz dołączyć. Spowoduje to otwarcie nowego okna, w którym możesz wybrać plik, który chcesz zaimportować.

Krok 3: Wybierz odpowiedni separator i kodowanie dla swojego pliku

Po wybraniu pliku musisz wybrać odpowiedni separator i kodowanie dla pliku. Ogranicznikiem jest znak, który oddziela dane w pliku CSV, podczas gdy kodowanie to zestaw znaków używany do kodowania pliku.

Krok 4: Powtórz kroki 2 i 3 dla wszystkich plików CSV, do których chcesz dołączyć

Powtórz kroki 2 i 3 dla wszystkich plików CSV, do których chcesz dołączyć. Spowoduje to zaimportowanie wszystkich plików do programu Excel i przygotowanie ich do scalenia.

Krok 5: Kliknij „Przekształć dane”, aby otworzyć Power Query Editor

Po zaimportowaniu wszystkich plików kliknij „Przekształć dane”, aby otworzyć Power Query Editor. W tym miejscu wykonasz wszystkie transformacje danych potrzebne do scalenia plików.

Krok 6: W Power Query Editor wybierz pierwszy plik i kliknij „Scal zapytania”

W Power Query Editor wybierz pierwszy plik, który chcesz scalić i kliknij „Scal zapytania”. Spowoduje to otwarcie nowego okna, w którym możesz wybrać sposób scalania plików.

Krok 7: Wybierz wspólną kolumnę do scalenia i kliknij „OK”

W oknie „Scal zapytania” wybierz wspólną kolumnę do scalenia i kliknij „OK”. Spowoduje to scalenie pierwszego pliku z następnym plikiem na liście.

Krok 8: Powtórz kroki 6 i 7 dla wszystkich plików, do których chcesz dołączyć

Powtórz kroki 6 i 7 dla wszystkich plików, do których chcesz dołączyć. Spowoduje to scalenie wszystkich plików w jedną tabelę.

Krok 9: Kliknij „Zamknij i załaduj”, aby scalić pliki w jedną tabelę

Na koniec kliknij „Zamknij i załaduj”, aby scalić wszystkie pliki w jedną tabelę. Spowoduje to utworzenie nowego arkusza roboczego w skoroszycie programu Excel z połączonymi wszystkimi danymi.

Wniosek

Łączenie dużych plików CSV w programie Excel może być trudnym zadaniem, ale wykonując te proste kroki, możesz scalić wszystkie pliki w jedną tabelę bez wyczerpania pamięci. Dzięki Power Query Editor możesz łatwo przekształcać i scalać dane, ułatwiając pracę i analizę.

Metody alternatywne

Korzystanie z narzędzi innych firm

Jeśli wypróbowałeś wszystkie możliwe sposoby łączenia dużych plików CSV w programie Excel i nadal napotykasz trudności, możesz zdecydować się na użycie narzędzi innych firm, takich jak Power BI lub Python. Narzędzia te są przeznaczone do obsługi dużych zbiorów danych i mogą szybko i wydajnie łączyć pliki CSV. Usługa Power BI to usługa analityki biznesowej firmy Microsoft, która zapewnia interaktywne wizualizacje i funkcje analizy biznesowej. Może być używany do łączenia, przekształcania i scalania danych z różnych źródeł, w tym plików CSV. Dzięki usłudze Power BI możesz łatwo łączyć duże pliki CSV bez obawy o limit rozmiaru. Python, z drugiej strony, jest popularnym językiem programowania, który ma kilka bibliotek i modułów do manipulacji i analizy danych. Jedną z takich bibliotek są Pandy, który zapewnia potężne możliwości manipulacji danymi i może efektywnie obsługiwać duże zbiory danych. Możesz używać Pand do odczytu i scalania plików CSV, a także wykonywania różnych zadań czyszczenia i transformacji danych. Korzystanie z narzędzi innych firm, takich jak Power BI lub Python, może wymagać pewnych umiejętności technicznych, ale mogą zaoszczędzić dużo czasu i wysiłku w porównaniu do próby scalenia dużych plików CSV w programie Excel.

Dzielenie plików na mniejsze fragmenty

Inną opcją łączenia dużych plików CSV w programie Excel jest podzielenie plików na mniejsze fragmenty i scalenie ich partiami. Może to pomóc zmniejszyć zużycie pamięci i zapobiec awarii programu. Aby podzielić duży plik CSV, możesz użyć dowolnego edytora tekstu lub narzędzia wiersza polecenia, które obsługuje dzielenie plików. Na przykład możesz użyć polecenia split w systemie Linux lub polecenia PowerShell w systemie Windows, aby podzielić plik na mniejsze fragmenty. Po podzieleniu pliku możesz otworzyć każdy fragment w programie Excel, scalić je i zapisać ostateczny plik. Ta metoda może trwać dłużej niż korzystanie z narzędzi innych firm, ale może być wykonalnym rozwiązaniem, jeśli nie masz dostępu do innych narzędzi lub nie chcesz uczyć się nowego oprogramowania. Podsumowując, łączenie dużych plików CSV w programie Excel może być trudnym zadaniem, zwłaszcza jeśli pliki są zbyt duże, aby je obsłużyć. Jednak używając narzędzi innych firm lub dzieląc pliki na mniejsze fragmenty, możesz pokonać to wyzwanie i skutecznie scalić pliki.

Wniosek

Łączenie dużych plików CSV w programie Excel bez wyczergania pamięci jest możliwe dzięki odpowiednim narzędziom i technikom. Postępując zgodnie z instrukcjami krok po kroku lub badając alternatywne metody, możesz z powodzeniem scalić duże zbiory danych i usprawnić proces analizy danych.