Csv'de virgülle hücre nasıl bölünür？

Csv'de hücreyi virgülle nasıl bölebilirim?

Çalışmamda sık sık bu tür csv veya Excel dosyaları alıyorum. Belirli bir hücrede (sütun), diğerleri içeriği ayırıcı olarak “yatay çizgi” ile girecektir. Bu hücreyi (sütunu) bir veya daha fazla hücreye (sütun) bölmem gerekiyor. Bu hücreleri bölmem ve sonra veri analizi yapmam gerekiyor. Bunu nasıl yapabilirim?

Yöntem A：Excel veya Google Elektronik Tablosu

Excel'deki bir hücreyi virgülle bölmek için Sütunlara Metin özelliği. İşte adımlar:

• Bölmek istediğiniz hücreyi veya hücre aralığını seçin
• Şeritte “Veri” sekmesine gidin ve “Sütunlara Metin” yi tıklayın
• “Sütunlara Metin” sihirbazında, “Ayırılmış” ı seçin ve “İleri” yi tıklayın
• “Delimiters” altında, “virgül” yanındaki kutuyu işaretleyin ve diğer kutuların işaretini kaldırın
• “Son” u tıklayın ve hücre içeriği virgülle göre ayrı sütunlara bölünecektir.

Not: Verileriniz virgül dışında boşluk gibi başka karakterler içeriyorsa, istenen sonucu elde etmek için işlemi farklı sınırlayıcılar kullanarak tekrarlamanız gerekebilir.

Yöntem B：Python

Python kullanarak bir Excel elektronik tablosundaki hücreleri bölebilirsiniz. Bunu yapmak için, verileri elektronik tablo benzeri bir biçimde okumak ve işlemek için işlevler sağlayan Pandalar gibi bir kitaplık kullanabilirsiniz.

Pandaları kullanarak bir Excel dosyasındaki hücreleri nasıl bölebileceğinize dair bir örnek:

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(',', expand=True)

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

Bu örnekte, the pd.read_excel işlevi, bir Excel dosyasının içeriğini bir pandalar veri alanına yüklemek için kullanılır. The df ['column_name'] .str.split yöntem daha sonra belirtilen hücrenin içeriğini bölmek için kullanılır ( df ['column_name'] ) virgül sınırlayıcısına göre ( ',' ). Son olarak, ortaya çıkan dataframe, yeni bir Excel dosyasına geri yazılır. df.to_excel yöntemi.

Yöntem C：Java

Java kullanarak bir Excel elektronik tablosundaki hücreleri bölebilirsiniz. Bunu yapmak için, Microsoft Office dosyalarını okumak ve yazmak için Java API'leri sağlayan Apache POI gibi bir kitaplık kullanabilirsiniz.

Apache POI kullanarak bir Excel dosyasındaki hücreleri nasıl bölebileceğinize dair bir örnek:

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(",");
                    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();
    }
}

En iyi yol：QuickTran işlevini kullanın

• Web sitemizi ziyaret edin ve çevrimiçi aracı bulun.
• “Dosya Seç” düğmesini tıklayıp değiştirmek istediğiniz dosyayı seçerek csv dosyanızı açın.
• Dosya yüklendikten sonra, işlenmesini istediğiniz belirtilen sütunları seçebilirsiniz ve saniyeler içinde hücreyi (sütunları) virgülle bölersiniz.
• Daha sonra dosyaları indirebilir ve bilgisayarınıza kaydedebilirsiniz.