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CSV 파일 회사 소개
고급 필터링 및 재주문 기능으로 CSV 데이터에서 특정 열을 추출하고 선택
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CSV 컬럼 추출기
CSV 데이터에서 특정 열을 선택, 재설정 및 추출
사용하는 방법
컬러 선택
- • 검사/검사 열 추출에 포함되어야 합니다
- • 대량 컨트롤을 사용하십시오 : 모든, 아무것도, 반환
- • 이름에 따라 특정 열을 검색합니다.
- • 텍스트 필드를 편집함으로써 열 이름
콜럼 리디렉션
- • 그들을 다시 정리하기 위해 열을 끌고 떨어 뜨리십시오
- • 열 번호는 원본 위치를 표시합니다.
- • 재등급은 출력 열 순서에 영향을 미칩니다.
- • 데이터 유형 및 샘플은 열을 식별하는 데 도움이됩니다.
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제품정보 CSV 파일 회사 소개
강력한 CSV Column Extractor로 CSV 열을 효율적으로 추출하고 조작합니다. 특정 열을 선택, 그(것)들을 다시 주문하고, 헤더를 이름을 바꾸고, 큰 CSV 파일에서 집중된 datasets를 만듭니다. 데이터 분석, 보고서 생성 및 데이터 처리 작업에 필수적입니다.
✨ 주요 혜택
- 여러 열을 쉽게 선택
- 드래그 & 드롭으로 주문 열
- 이름 열 headers
- 미리보기 추출된 데이터
- 데이터 관계 유지
- 수출 필터 결과
🚀 제품 정보
- Multi-column 선택
- 드래그 앤 드롭 주문
- 열 renaming 기능
- Header 검출 및 취급
- Pagination과 데이터 미리보기
- 대량 선택 제어
- Column 통계 표시
- 수출 기능
💡 사용 사례
- 데이터 분석 및 시각화
- 회사연혁
- Database 가져 오기 준비
- 기계 학습 기능 선택
- 데이터 청소 및 사전 처리
- 성능 최적화
🎯 재미있는 사실
- Column Extract는 데이터 사전 처리의 핵심 단계입니다
- 열 감소는 크게 가공 속도를 개량할 수 있습니다
- 관련 열에 초점은 데이터 분석 정확도 향상
- 칼럼 선택은 기계 학습 워크플로우에 필수적입니다
📚 역사 Context
- Column-wise 데이터 작업 날짜 초기 데이터베이스 시스템에 다시
- Spreadsheet 프로그램 대중적인 열 조작
- 큰 데이터 분석은 열을 선택했습니다 성능 necessity
- 현대 데이터 과학은 기능 선택에 크게 의존합니다
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