Visualizza, filtra e pulisci dati CSV

Visualizza righe CSV, cerca nelle colonne selezionate, rimuovi righe duplicate dall'output e scarica le colonne selezionate.

Come usare Visualizzatore e pulitore CSV

  1. 01Scegli un file CSV.
  2. 02Cerca nelle righe, seleziona colonne e scegli se rimuovere righe duplicate dall'output.
  3. 03Scarica il CSV selezionato.

Domande frequenti

Quali sono i limiti?

La prima riga è trattata come intestazione. Scelta del delimitatore, virgolette, interruzioni di riga incorporate, nomi di colonna duplicati, larghezze di riga incoerenti, codifica dei caratteri e interpretazione delle formule del foglio di calcolo possono cambiare come un'altra applicazione legge lo stesso testo. Filtraggio e selezione delle colonne non stabiliscono uno schema. Verifica nomi di intestazione, conteggio righe, record rappresentativi, valori con escape, zeri iniziali, date e il file scaricato nella sua destinazione prima di sostituire la fonte.

Cosa devo controllare prima di usare il risultato?

Controlla gli aspetti che determinano il significato del risultato: chiavi, nomi dei campi, tipi di valore, annidamento, conteggi di righe e colonne, delimitatori, virgolette, escaping, terminazioni di riga e codifica dei caratteri. Per i risultati di confronto, esamina sia le aggiunte che le rimozioni invece di leggere solo il riepilogo evidenziato. Per Base64, distingui testo codificato da dati binari arbitrari. Per i checksum, confronta ogni carattere e conferma il nome dell'algoritmo. Valida output importanti con il sistema che li riceverà, perché dati sintatticamente validi possono comunque violare uno schema, un campo obbligatorio, una regola di unicità o un vincolo aziendale.

Qual è la differenza tra formattazione e validazione?

Formattazione e validazione rispondono a domande diverse. La formattazione analizza dati validi e li riscrive con indentazione o layout coerenti per facilitarne l'ispezione. La validazione verifica che la sintassi possa essere analizzata, ma non conferma automaticamente che i valori soddisfino uno schema o una regola aziendale. La minificazione rimuove spazi bianchi non necessari senza cambiare il valore analizzato. L'ispezione riassume struttura e profondità. Per XML e YAML, la formattazione può normalizzare spazi bianchi insignificanti o scelte di rappresentazione, quindi confronta valori semantici piuttosto che aspettarti che lo stile testuale originale rimanga identico.

Perché dati dall'aspetto valido possono comunque produrre un errore?

Dati che sembrano validi possono contenere un delimitatore invisibile, spazio unificatore, virgoletta non abbinata, marcatore strutturale duplicato, escape malformato, terminazioni di riga miste, codifica non supportata o funzionalità specifica del formato che cambia l'analisi. Inizia con riga, colonna o percorso segnalati quando disponibili. Riduci l'input alla sezione più piccola che fallisce ancora, poi ripristina gradualmente i record circostanti. Per CSV, conferma delimitatore e assunzione di intestazione. Per JSON, XML o YAML, controlla parentesi, indentazione, virgolette, entità e annidamento. Conserva una copia della fonte durante la diagnosi così una correzione non rimuove informazioni valide.

Devo installare qualcosa?

Non è richiesta installazione o registrazione per usare le utility dati elencate. Apri l'azione che corrisponde al compito, aggiungi o incolla la fonte, scegli la modalità pertinente e copia o scarica il risultato. Prima di sostituire un file importante, conserva l'originale e prova l'output con l'applicazione ricevente. L'installazione non è la principale questione di compatibilità: aspettative di schema, codifica, delimitatori, funzionalità del foglio di lavoro e sintassi supportata determinano comunque se un altro sistema accetterà il risultato.