CSVファイル形式

概要

CSVファイルは、Comma Separated Valuesのための短いですが、テーブルデータを保存するためのシンプルで強力な方法です。CSVファイルフォーマットが何であるかを理解することは、データで働くすべての人にとって重要です.それらは通常、commasによって分離された別々のラインの各レコードで平らなテキストで構成されています. 形式は読みやすく、書きやすいので広く使用され、さまざまなアプリケーションやシステムの間のデータの転送に最適な選択となります. Microsoft Excel、Google Sheets、またはPythonでスクリプトを書くか、Pyeton CSVライブラリを使用して、CSBファイルが構造化されたデータ処理のフォマットにあなたの行きます.

CSVファイルは、コンピューティングの初期から、その起源は1972年にIBMのフォートランコピーに戻ります。時間の経過とともに、それらはRFC4180によって認められた標準化されたフォーマットに進化し、さまざまなプラットフォームやアプリケーションで互換性を確保しています.

主な特徴

  • シンプルなテキストフォーマット:CSVファイルは、読みやすく、書きやすくなります.
  • ユニバーサル互換性:ほぼすべてのスプレッドシートアプリケーションは問題なくCSVファイルを開いて編集できます.
  • 柔軟なデリミーター: コンマスがデフォルトのデリーミッターであるにもかかわらず、セミコロン、タブ、またはスペースも使用できます.
  • ヘッダーサポート: CSV ファイルには、より良いデータ解釈のためのコラム名を定義するヘッドラインが含まれています.
  • Cross-Platform Use: CSV ファイルは、Windows、macOS、Linux、およびその他のオペレーティング システムで順調に動作します.

技術規格

フォーマット構造

CSV はテキストベースのフォーマットで、それぞれのレコード(ロー)が一行を占めています. 記録内の各フィールドは commas または別の指定された delimiter によって分離されます. このファイルにはバイナリーコンポーネントはありません. それは完全に平らな ASCII 文字で構成されています. CSV ファイル形式が何であるかを理解することは、効率的なデータ処理に役立ちます.

コアコンポーネント

  • ヘッダーライン:列名を記載するオプションの最初の行.
  • レコードライン:データを含む次のラインで、それぞれの値はコマ(または他のデリミーター)によって分離されます).
  • 引用フィールド: コンマスまたはラインブレイクが含まれている場合、カップリットで閉じることができます.

標準と互換性

CSVファイルは、上記の基準に従う RFC4180 , この標準化により、CSVファイルは簡単にデータベース、スプレッドシート、またはその他のデータ処理ツールにインポートすることができます.

歴史&進化

  • 1972:IBMのフォートランコピーラーは、OS/360のコンセプトでcomma分離値を導入します.
  • 1978: FORTRAN 77 は、コマスとスペースでリスト指向の入力/出力をサポートします.
  • 2005: RFC4180 は CSV を MIME コンテンツ タイプとして標準化し、ファイル構造に関する明確なガイドラインを提供します.
  • 2013:W3Cは、CSVの有用性と互換性を向上させるために、RFC4180の欠陥を解決します.
  • 2015:W3Cは、CSVファイルに関連するメタデータ基準に関する推奨事項の作成を開始します.

CSVファイルで作業する

CSVファイルの開設

さまざまな方法で CSV ファイルを開いて編集できます:

スプレッドシートアプリケーションを使用する

  • Microsoft Excel:ファイルを開く File > Open, 必要に応じて CSV として保存します. CSV Excel ファイルを開く方法を知ることは不可欠です.
  • Google シート: CSV を Google ドライブにアップロードして、編集のために Google Sheets で開きます.
  • LibreOffice Calc:この無料ツールを使用して、CSVファイルを開いて編集します.

テキストエディターを使用する

  • Notepad (Windows) または TextEdit (macOS):ファイルを開き、編集を行い、comma分離された構造を維持し、保存します.

オンラインツールを使用する

  • ウェブベースのCSVエディターを使用して、ブラウザに直接表示および編集します.

CSVファイルの変換

一般的なシナリオには、CSV ファイルを XLSX のような Excel フォーマットに変換することも含まれます. CSV を excel に変更することは頻繁な課題です. あなたは、Microsoft Excel または Google Sheets を使用して CSV のファイルを入力し、その後、XLS X ドキュメントとして輸出することができ、コンバージョンプロセス中にデータの完全性を確保します.

CSVファイルの作成

  • スプレッドシートアプリケーションを使用する: 列や列でデータを入力し、その後 CSV として保存します.

  • マイクロソフト・エクセル(Microsoft Excel File > Save As CSVフォーマットを選択します.

  • グーグルページ(Google Sheets):使用 File > Download > Comma-separated values (.csv).

  • テキストエディターを使用する:単にcomma分離されたデータを含む新しいファイルを作成し、それを保存します .csv 拡張.

一般的な使用例

  • アプリケーション間のデータ転送さまざまなソフトウェアアプリケーションの間でデータを移動する場合、CSVファイルは一般的な互換性のために頻繁に使用されます.
  • データベース輸入/輸出多くのデータベースは、簡単なデータ移転とバックアップのためのCSV形式のデータの輸入/輸出をサポートしています.
  • Web開発CSVは一般的にバックエンドストレージ形式として使用され、またはウェブアプリケーションからユーザーによって生成されたコンテンツを輸出するために使用されます.

利点&制限

優位性:

  • ユニバーサル互換性:ほぼすべてのソフトウェアアプリケーションは、CSVファイルを読み書きすることができます.
  • シンプルなフォーマット:理解しやすく、分割し、プログラミング的に生成できます.
  • Cross-Platform Support:複雑なインストールや構成を必要とせずに、さまざまなオペレーティングシステムを通じて順調に動作します.

限界:

  • 限られたデータタイプ:CSVは、単純なテキストフィールドを含むテーブルデータに最適であり、画像やバイナリーファイルなどの複雑なデータ型をサポートしていません.
  • マニュアル編集リスク: CSV ファイルを手動で編成すると、コマス、引用、ライン ブレイクが正しく処理されていない場合、フォーマットの問題が発生する可能性があります.

開発者資源

CSVファイルのプログラミングは、さまざまなAPIや図書館を通じてサポートされます。コードの例と実施ガイドはすぐに追加されます.Python CSV操作は一般的な課題です.

よくある質問

**Q: Excel で CSV ファイルを開くにはどうすればよいですか?**A:単に行こう File > Open Microsoft Excel では、CSV ファイルを選択し、「オープン」をクリックします。データはスプレッドシートに自動的に収集されます".

**Q:Python は CSV ファイルを読み書きできますか?**A: はい、Python は CSV ファイルの読み書きおよび書き込みのための内蔵サポートを提供しています csv より強力な選択肢として pandas. Python CSV は強力な組み合わせです.

**Q: Excel に大きな CSV ファイルで作業するのに良い代替品は何ですか?**A: Google Sheets のようなツールは、より大きなデータセットを効率的に処理できるクラウドベースのソリューションを提供します.

参照

(注: 「csv ファイルとは」が統合されていないので、それはタイ語で「何が csv のファイルであるか」と既存のフレーズはすでにこれをカバーしています.)

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