Tham gia các tệp CSV lớn trong Excel mà không hết bộ nhớ

Giới thiệu

Với công cụ chuyên nghiệp này, bạn có thể dễ dàng chọn các tệp để tải lên, nhấp vào nút biến đổi và chờ chỉ vài giây để tải xuống tệp đã làm sạch. Nói lời tạm biệt với lỗi bộ nhớ khi tham gia các tệp CSV lớn trong Excel!

Tham gia các tệp CSV lớn trong Excel mà không hết bộ nhớ

Giới thiệu

Tham gia các tệp CSV lớn trong Excel có thể là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt là khi xử lý các tập dữ liệu lớn. Nó không phải là không phổ biến để chạy ra khỏi bộ nhớ hoặc có chương trình sụp đổ khi cố gắng để hợp nhất các tập tin. Tuy nhiên, có nhiều cách để vượt qua thử thách này và tham gia thành công các tệp CSV lớn trong Excel mà không hết bộ nhớ.

Hướng dẫn từng bước để gia nhập các tệp CSV lớn trong Excel

Giới thiệu

Tham gia các tệp CSV lớn trong Excel có thể là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt là nếu bạn có nhiều dữ liệu để làm việc. Tuy nhiên, với các bước phù hợp, bạn có thể hợp nhất nhiều tệp CSV vào một bảng duy nhất mà không hết bộ nhớ. Trong phần này, chúng tôi sẽ phác thảo các bước bạn cần làm theo để đạt được điều này.

Bước 1: Mở Excel và chọn tab 'Dữ liệu'

Để bắt đầu tham gia các tệp CSV của bạn, bạn cần mở Excel và chọn tab 'Dữ liệu'. Đây là nơi bạn sẽ tìm thấy tất cả các công cụ bạn cần để nhập và chuyển đổi dữ liệu của bạn.

Bước 2: Nhấp vào 'Từ văn bản/CSV' và chọn tệp CSV đầu tiên bạn muốn tham gia

Tiếp theo, nhấp vào 'Từ Text/CSV' và chọn tệp CSV đầu tiên bạn muốn tham gia. Thao tác này sẽ mở ra một cửa sổ mới, nơi bạn có thể chọn tệp bạn muốn nhập.

Bước 3: Chọn dấu phân cách và mã hóa thích hợp cho tệp của bạn

Sau khi bạn đã chọn tệp của mình, bạn cần phải chọn dấu phân cách thích hợp và mã hóa cho tệp của bạn. Dấu tách là ký tự phân cách dữ liệu trong tệp CSV của bạn, trong khi mã hóa là bộ ký tự được sử dụng để mã hóa tệp.

Bước 4: Lặp lại bước 2 và 3 cho tất cả các tệp CSV bạn muốn tham gia

Lặp lại bước 2 và 3 cho tất cả các tệp CSV bạn muốn tham gia. Thao tác này sẽ nhập tất cả các tệp của bạn vào Excel và chuẩn bị chúng để hợp nhất.

Bước 5: Nhấp vào 'Chuyển đổi dữ liệu' để mở Power Query Editor

Sau khi bạn đã nhập tất cả các tệp của mình, hãy nhấp vào 'Chuyển đổi dữ liệu' để mở Power Query Editor. Đây là nơi bạn sẽ thực hiện tất cả các chuyển đổi dữ liệu cần thiết để hợp nhất các tập tin của bạn.

Bước 6: Trong Power Query Editor, chọn tệp đầu tiên và nhấp vào 'Hợp nhất Queries'

Trong Power Query Editor, chọn tệp đầu tiên bạn muốn phối và nhấp vào 'Hợp nhất Queries'. Thao tác này sẽ mở ra một cửa sổ mới, nơi bạn có thể chọn cách hợp nhất các tệp của mình.

Bước 7: Chọn cột chung để hợp nhất và nhấp vào 'OK'

Trong cửa sổ 'Hợp nhất Queries', chọn cột chung để hợp nhất và nhấp vào 'OK '. Thao tác này sẽ hợp nhất tệp đầu tiên của bạn với tệp tiếp theo trong danh sách của bạn.

Bước 8: Lặp lại bước 6 và 7 cho tất cả các tệp bạn muốn tham gia

Lặp lại bước 6 và 7 cho tất cả các tệp bạn muốn tham gia. Thao tác này sẽ hợp nhất tất cả các tệp của bạn vào một bảng duy nhất.

Bước 9: Nhấp vào 'Đóng & Load' để hợp nhất các tập tin vào một bảng

Cuối cùng, nhấp vào 'Đóng & Load' để hợp nhất tất cả các tập tin của bạn vào một bảng duy nhất. Thao tác này sẽ tạo một trang tính mới trong sổ làm việc Excel của bạn với tất cả dữ liệu được hợp nhất với nhau.

Kết luận

Tham gia các tệp CSV lớn trong Excel có thể là một nhiệm vụ khó khăn, nhưng bằng cách làm theo các bước đơn giản này, bạn có thể hợp nhất tất cả các tệp của mình vào một bảng duy nhất mà không hết bộ nhớ. Với Power Query Editor, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi và phối dữ liệu của mình, giúp làm việc và phân tích dễ dàng hơn.

Phương pháp thay thế

Sử dụng Công cụ của Bên thứ ba

Nếu bạn đã thử tất cả các cách có thể để kết nối các tệp CSV lớn trong Excel và vẫn gặp khó khăn, bạn có thể chọn sử dụng các công cụ của bên thứ ba như Power BI hoặc Python. Các công cụ này được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu lớn và có thể hợp nhất các tệp CSV một cách nhanh chóng và hiệu quả. Power BI là một dịch vụ phân tích doanh nghiệp của Microsoft cung cấp khả năng trực quan hóa tương tác và thông minh kinh doanh. Nó có thể được sử dụng để kết nối, chuyển đổi và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả tệp CSV. Với Power BI, bạn có thể dễ dàng kết hợp các tệp CSV lớn mà không phải lo lắng về giới hạn kích thước. Ngược lại, Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến có một số thư viện và mô-đun để thao tác và phân tích dữ liệu. Một thư viện như vậy là Pandas, cung cấp khả năng thao tác dữ liệu mạnh mẽ và có thể xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Bạn có thể sử dụng gấu trúc để đọc và hợp nhất tệp CSV và cũng thực hiện các tác vụ làm sạch và chuyển đổi dữ liệu khác nhau. Sử dụng các công cụ của bên thứ ba như Power BI hoặc Python có thể yêu cầu một số kỹ năng kỹ thuật, nhưng chúng có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức so với việc cố gắng hợp nhất các tệp CSV lớn trong Excel.

Tách tệp thành các khối nhỏ hơn

Một tùy chọn khác để tham gia các tệp CSV lớn trong Excel là chia các tệp thành các khối nhỏ hơn và hợp nhất chúng theo lô. Điều này có thể giúp giảm việc sử dụng bộ nhớ và ngăn chặn chương trình bị rơi. Để chia một tệp CSV lớn, bạn có thể sử dụng bất kỳ trình soạn thảo văn bản hoặc công cụ dòng lệnh nào hỗ trợ tách tệp. Ví dụ, bạn có thể sử dụng lệnh tách trong Linux hoặc lệnh PowerShell trong Windows để chia tệp thành các khối nhỏ hơn. Sau khi bạn đã tách tệp, bạn có thể mở từng đoạn trong Excel, hợp nhất chúng và lưu tệp cuối cùng. Phương pháp này có thể mất nhiều thời gian hơn việc sử dụng các công cụ của bên thứ ba, nhưng nó có thể là một giải pháp khả thi nếu bạn không có quyền truy cập vào các công cụ khác hoặc không muốn tìm hiểu phần mềm mới. Tóm lại, việc tham gia các tệp CSV lớn trong Excel có thể là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt là nếu các tệp quá lớn để xử lý. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng công cụ của bên thứ ba hoặc tách các tập tin thành các khối nhỏ hơn, bạn có thể vượt qua thách thức này và hợp nhất các tập tin một cách hiệu quả.

Kết luận

Tham gia các tệp CSV lớn trong Excel mà không hết bộ nhớ là có thể với các công cụ và kỹ thuật phù hợp. Bằng cách làm theo hướng dẫn từng bước hoặc khám phá các phương pháp thay thế, bạn có thể hợp nhất thành công các bộ dữ liệu lớn và hợp lý hóa quá trình phân tích dữ liệu của bạn.