बस नीचे दिए गए फ़ॉर्म में अपनी CSV फ़ाइल अपलोड करें, स्वैप करने के लिए कॉलम निर्दिष्ट करें, और टूल स्वचालित रूप से आउटपुट फ़ाइल में निर्दिष्ट कॉलम की स्थिति बदल देगा। टूल विकल्पों में, आप उन कॉलम की स्थिति या नाम निर्दिष्ट कर सकते हैं जिन्हें आप स्वैप करना चाहते हैं, साथ ही अधूरे डेटा को ठीक कर सकते हैं और वैकल्पिक रूप से खाली रिकॉर्ड और टिप्पणी किए गए रिकॉर्ड हटा सकते हैं।
यह टूल CSV डेटा के कॉलम की स्थिति बदलकर उसे पुनर्व्यवस्थित करता है। कॉलम बदलने से अक्सर इस्तेमाल होने वाले डेटा को एक साथ या आगे रखकर CSV फ़ाइल की पठनीयता बढ़ाई जा सकती है, जिससे डेटा की तुलना और संपादन आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, आप पहले कॉलम को आखिरी कॉलम से या दूसरे कॉलम को तीसरे कॉलम से बदल सकते हैं। कॉलम की स्थिति के आधार पर उन्हें बदलने के लिए, चुनें
Fill incomplete CSV data with empty symbols or a custom symbol.
In this example, we use our CSV column swapping tool to bring the most important information to the first column. As we are planning to go on vacation soon, in the input of the tool, we load data about national parks that include their names and locations. To decide, which is the closest park to us, we need to see the parks location first, therefore, we swap the first and second data columns so that the "location" column is at the beginning of the CSV data.
park_name,location Yellowstone,Wyoming Yosemite,California Grand Canyon,Arizona Rocky Mountain,Colorado Zion Park,Utah
location,park_name Wyoming,Yellowstone California,Yosemite Arizona,Grand Canyon Colorado,Rocky Mountain Utah,Zion Park
Fill incomplete CSV data with empty symbols or a custom symbol.
In this example, a lab intern made a mistake and created a corrupted CSV file with mixed-up columns and missing data. To fix the file, we swap the columns based on the headers "Vitamin" and "Function" so that the "Vitamin" column becomes the first in the output data. We also fill the incomplete CSV data by adding a custom asterisk "*" symbol in place of missing values.
Function,Fat-Soluble,Vitamin,Sources Supports vision,Fat-Soluble,A,Carrots Immune function,Water-Soluble,C,Citrus fruits Bone health,Fat-Soluble,D,Fatty fish Antioxidant,Fat-Soluble,E,Nuts Blood clotting,Fat-Soluble,K,Leafy greens Energy production,Water-Soluble,B1 Energy production,Water-Soluble,B2 Energy production,Water-Soluble,B3,Meat Protein metabolism,Water-Soluble,B6,Poultry Nervous system,Water-Soluble,B12,Meat
Vitamin,Fat-Soluble,Function,Sources A,Fat-Soluble,Supports vision,Carrots C,Water-Soluble,Immune function,Citrus fruits D,Fat-Soluble,Bone health,Fatty fish E,Fat-Soluble,Antioxidant,Nuts K,Fat-Soluble,Blood clotting,Leafy greens B1,Water-Soluble,Energy production,* B2,Water-Soluble,Energy production,* B3,Water-Soluble,Energy production,Meat B6,Water-Soluble,Protein metabolism,Poultry B12,Water-Soluble,Nervous system,Meat
Header of the first column you want to swap.
Header of the second column you want to swap.
Fill incomplete CSV data with empty symbols or a custom symbol.
In this example, we change the order of columns in a CSV dataset to have the columns essential for analysis adjacent to each other. We match the "ScreenSize" column by its name and place it in the second-to-last position "-2". This groups the "ScreenSize" and "Price" columns together, allowing us to easily compare and choose the phone we want to buy. We also remove empty lines and specify that lines starting with the "#" symbol are comments and should be left as is.
Brand,Model,ScreenSize,OS,Price Apple,iPhone 15 Pro Max,6.7″,iOS,$1299 Samsung,Galaxy S23 Ultra,6.8″,Android,$1199 Google,Pixel 7 Pro,6.4″,Android,$899 #OnePlus,11 Pro,6.7″,Android,$949 Xiaomi,13 Ultra,6.6″,Android,$849
Brand,Model,OS,ScreenSize,Price Apple,iPhone 15 Pro Max,iOS,6.7″,$1299 Samsung,Galaxy S23 Ultra,Android,6.8″,$1199 Google,Pixel 7 Pro,Android,6.4″,$899 Xiaomi,13 Ultra,Android,6.6″,$849
Header of the first column you want to swap.
Fill incomplete CSV data with empty symbols or a custom symbol.
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