Lihat, filter, dan bersihkan data CSV

Lihat baris CSV, cari kolom yang dipilih, hapus baris keluaran duplikat, dan unduh kolom yang dipilih.

Cara menggunakan Penampil dan pembersih CSV

  1. 01Pilih file CSV.
  2. 02Cari baris, pilih kolom, dan pilih apakah akan menghapus baris keluaran duplikat.
  3. 03Unduh CSV yang dipilih.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apa batasannya?

Baris pertama diperlakukan sebagai header. Pilihan pembatas, tanda kutip, jeda baris tertanam, nama kolom duplikat, lebar baris yang tidak konsisten, pengodean karakter, dan interpretasi rumus spreadsheet dapat mengubah cara aplikasi lain membaca teks yang sama. Pemfilteran dan pemilihan kolom tidak menetapkan skema. Verifikasi nama header, jumlah baris, catatan perwakilan, nilai yang di-escape, nol di depan, tanggal, dan file yang diunduh di tujuannya sebelum mengganti sumber.

Apa yang harus saya periksa sebelum menggunakan hasilnya?

Periksa aspek yang menentukan makna hasil: kunci, nama bidang, tipe nilai, penyarangan, jumlah baris dan kolom, pembatas, tanda kutip, escape, akhir baris, dan pengodean karakter. Untuk hasil perbandingan, periksa penambahan dan penghapusan, bukan hanya membaca ringkasan yang disorot. Untuk Base64, bedakan teks yang dikodekan dari data biner arbitrer. Untuk checksum, bandingkan setiap karakter dan konfirmasi nama algoritme. Validasi keluaran penting dengan sistem yang akan menerimanya karena data yang valid secara sintaksis masih dapat melanggar skema, bidang wajib, aturan keunikan, atau batasan bisnis.

Apa perbedaan antara pemformatan dan validasi?

Pemformatan dan validasi menjawab pertanyaan yang berbeda. Pemformatan mengurai data yang valid dan menulisnya kembali dengan indentasi atau tata letak yang konsisten agar orang dapat memeriksanya dengan lebih mudah. Validasi memeriksa apakah sintaksis dapat diurai, tetapi tidak secara otomatis mengonfirmasi bahwa nilai memenuhi skema atau aturan bisnis. Minifikasi menghapus spasi yang tidak perlu tanpa mengubah nilai yang diurai. Inspeksi merangkum struktur dan kedalaman. Untuk XML dan YAML, pemformatan dapat menormalkan spasi yang tidak signifikan atau pilihan representasi, jadi bandingkan nilai semantik daripada mengharapkan gaya teks asli tetap identik.

Mengapa data yang tampak valid masih dapat menghasilkan kesalahan?

Data yang tampak valid dapat berisi pembatas tak terlihat, spasi non-breaking, tanda kutip yang tidak cocok, penanda struktural duplikat, escape yang salah, akhir baris campuran, pengodean yang tidak didukung, atau fitur khusus format yang mengubah penguraian. Mulailah dengan baris, kolom, atau jalur yang dilaporkan jika tersedia. Kurangi masukan ke bagian terkecil yang masih gagal, lalu pulihkan catatan di sekitarnya secara bertahap. Untuk CSV, konfirmasi pembatas dan asumsi header. Untuk JSON, XML, atau YAML, periksa tanda kurung, indentasi, tanda kutip, entitas, dan penyarangan. Simpan salinan sumber saat mendiagnosis agar koreksi tidak menghapus informasi yang valid.

Apakah saya perlu menginstal sesuatu?

Tidak diperlukan instalasi atau pendaftaran untuk menggunakan utilitas data yang tercantum. Buka tindakan yang sesuai dengan tugas, tambahkan atau tempel sumber, pilih mode yang relevan, dan salin atau unduh hasilnya. Sebelum mengganti file penting, simpan aslinya dan uji keluaran dengan aplikasi penerima. Instalasi bukan pertanyaan kompatibilitas utama: ekspektasi skema, pengodean, pembatas, fitur buku kerja, dan sintaksis yang didukung tetap menentukan apakah sistem lain akan menerima hasilnya.