Создайте файл CSV в Java
Высокоскоростная библиотека Java для создания файла CSV. Это профессиональное программное решение для импорта и экспорта XLSX, PDF и многих других форматов с использованием Java.
Aspose.Cells for Java
Overview
Download from NuGet
Open NuGet package manager, search for and install.
You may also use the following command from the Package Manager Console.
Visit our documentation for more details.
Создайте файл CSV, используя Java
Как создать файл CSV? С библиотекой Aspose.Cells for Java вы можете легко создать файл CSV программно с помощью нескольких строк кода. Aspose.Cells for Java способен создавать кроссплатформенные приложения с возможностью создания, изменения, преобразования, рендеринга и печати всех файлов Excel. Java Excel API не только конвертирует форматы электронных таблиц, но также может отображать файлы Excel в виде изображений, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT и т. д., что делает его идеальным выбором для обмена документы в отраслевом стандарте форматы. Вы можете скачать его последнюю версию прямо с Maven и установите его в своем проекте на основе Maven, добавив следующие конфигурации в файл pom.xml.
Репозиторий
AsposeJavaAPI Aspose Java API https://repository.aspose.com/repo/ Зависимость
com.aspose aspose-cells version of aspose-cells API jdk17 Как создать CSV в Java
Разработчикам легко создавать, загружать, изменять и преобразовывать файлы CSV в рамках запуска различных приложений отчетности для обработки данных всего за несколько строк кода.
- Создайте экземпляр Класс рабочей тетради .
- Получите доступ к соответствующему рабочему листу, используя метод getWorksheets.get().
- Выберите соответствующую ячейку, введите значение в нужную ячейку, используя имя ячейки, например A1, B3 и т. д.
- Сохраните книгу в формате CSV, используя метод save().
Пример кода показывает, как создать файл CSV в Java.
// Create a new workbook Workbook wkb = new Workbook(); // Access the first worksheet of the workbook. Worksheet worksheet = wkb.getWorksheets().get(0); // Add relevant content in the cell worksheet.getCells().get("A1").putValue("ColumnA"); worksheet.getCells().get("B1").putValue("ColumnB") worksheet.getCells().get("A2").putValue("ValueA") worksheet.getCells().get("B2").putValue("ValueB") // Save the workbook as CSV file wkb.save("Excel.csv"); // To enhance the code for further functionalities here are more functions // getCells() and setValue for modifying the cell content // getCharts().add() to add charts // getPivotTables().add() for creating a Pivot Table // getCells().get(int cell id).setFormula for adding cell level formula библиотека Java для создания файла CSV
Мы размещаем наши пакеты Java в Maven репозитории. «Aspose.Cells for Java» — это обычный файл JAR, содержащий байт-код. Пожалуйста, следуйте пошаговые инструкции о том, как установить его в среду разработки Java.
Системные Требования
Перед запуском исходного кода примера преобразования Java убедитесь, что выполнены следующие предварительные условия.
- Microsoft Windows или совместимая ОС с Java Среда выполнения для приложений JSP/JSF и настольных приложений.
- Aspose.Cells for Java поддерживает следующие версии Java: J2SE 6.0 (1.6), J2SE 7.0 (1.7) или выше.
- Получите последнюю версию Aspose.Cells for Java непосредственно от Maven.
CSV Формат файла CSV
Файлы с расширением .csv (значения, разделенные запятыми) представляют собой простые текстовые файлы, содержащие записи данных со значениями, разделенными запятыми. Каждая строка в файле CSV — это новая запись из набора записей, содержащихся в файле. Такие файлы формируются, когда предполагается перенос данных из одной системы хранения в другую. Поскольку все приложения умеют распознавать записи через запятую, импорт таких файлов данных в базу данных осуществляется очень удобно. Почти все приложения для работы с электронными таблицами, такие как Microsoft Excel или OpenOffice Calc, могут импортировать CSV без особых усилий. Данные, импортированные из таких файлов, располагаются в ячейках электронной таблицы для представления пользователю.
Другое поддерживаемое создание электронных таблиц
Вы также можете создавать другие форматы Excel Microsoft, в том числе некоторые из перечисленных ниже.
Создание и изменение CSV-файлов для импорта в Outlook
Excel для Microsoft 365 Outlook для Microsoft 365 Outlook 2021 Outlook 2019 Excel 2016 Outlook 2016 Excel 2013 Outlook 2013 Office для бизнеса Администратор Microsoft 365 Excel 2010 Outlook 2010 Outlook 2007 Еще. Меньше
CSV-файлы (файлы данных с разделителями-запятыми) — это файлы особого типа, которые можно создавать и редактировать в Excel. В CSV-файлах данные хранятся не в столбцах, а разделенные запятыми. Текст и числа, сохраненные в CSV-файле, можно легко переносить из одной программы в другую. Например, вы можете экспортировать контакты из Google в CSV-файл, а затем импортировать их в Outlook.
Сведения о том, как импортировать список записей календаря в Outlook, см. в статье Импорт и экспорт электронной почты, контактов и календаря Outlook.
Создание CSV-файла из другой программы или службы электронной почты другого поставщика
При экспорте контактов из другой программы, например Gmail, обычно можно выбрать один из нескольких форматов. В Gmail на выбор предлагаются CSV-файл Google, CSV-файл Outlook и файлы vCard. При экспорте данных из профиля Outlook для последующего импорта в другой профиль можно выбрать CSV-файл или файл данных Outlook (PST).
Скачивание и открытие образца CSV-файла для импорта контактов в Outlook
Вы можете создать CSV-файл вручную одним из двух способов.
Создание файла Excel и его сохранение в формате CSV
Если сведения о контактах хранятся в программе, из которой их невозможно экспортировать, вы можете ввести их вручную.
- Создайте новый документ в Excel.
- Добавьте заголовок столбца для каждого фрагмента сведений, который вы хотите записать (например, для имени, фамилии, адреса электронной почты, номера телефона и дня рождения), а затем введите данные в соответствующие столбцы.
- Когда вы закончите, файл Excel должен выглядеть примерно так:
Скачивание шаблона CSV-файла
Если вы хотите начать с пустого CSV-файла, то можете скачать образец ниже.
- Скачайте этот образец CSV-файла на свой компьютер. При появлении запроса нажмите кнопку Сохранить и сохраните файл на своем компьютере в формате CSV. Если сохранить файл в формате Excel (XLS или XLSM) все данные будет добавлены в один столбец.
- Откройте Excel на компьютере.
- В Excel выберите Файл >Открыть и перейдите к CSV-файлу, скачанному на компьютер. Чтобы найти CSV-файл, выберите Все файлы. Щелкните CSV-файл, чтобы открыть его.
При работе с этим CSV-файлом нужно помнить о нескольких вещах.
- Для Outlook необходимо, чтобы в первой строке находились заголовки столбцов, поэтому не заменяйте их другими данными.
Язык заголовков столбцов должен совпадать с языком Outlook, используемым по умолчанию. Например, если в качестве языка Outlook по умолчанию настроен португальский, требуется изменить заголовки столбцов, чтобы они отображались на португальском языке. - Вы можете удалить данные из строк 2–6 (например, имена, телефонные номера, адреса электронной почты и т. д).
- Вводить данные во всех столбцах необязательно. Укажите только необходимые сведения.
- Сохраните файл в формате CSV под другим именем. Если вы работаете с этим файлом в Excel, то при его сохранении получите несколько запросов такого типа: «Вы действительно хотите сохранить файл в формате CSV?» Всегда выбирайте ответ «Да». Если вы выберете «Нет», файл будет сохранен в собственном формате Excel (XLSX) и его нельзя будет использовать для импорта данных в Outlook.
- Попробуйте импортировать CSV-файл с несколькими контактами, чтобы убедиться в получении правильных результатов. После этого можно удалить импортированные контакты, добавить все нужные контакты в CSV-файл и снова импортировать его. Если вы импортируете данные из образца CSV-файла, вот как это будет выглядеть в Outlook в Интернете для Microsoft 365:
Изменение CSV-файла с контактами, которые нужно импортировать в Outlook
Предположим, вы хотите изменить CSV-файл, экспортированный из Outlook, а затем снова импортировать его в это приложение или другую почтовую службу. Вы можете легко сделать это с помощью Excel.
При изменении CSV-файла учитывайте перечисленные ниже моменты.
- Заголовки столбцов должны оставаться в первой строке.
- При сохранении файла в Excel несколько раз появятся запросы такого типа: «Вы действительно хотите сохранить файл в формате CSV?» Всегда выбирайте ответ «Да». Если вы выберете «Нет», файл будет сохранен в собственном формате Excel (XLSX) и его нельзя будет использовать для импорта в Outlook.
Проблема: все данные выводятся в первом столбце
Это могло произойти по нескольким причинам, поэтому можно попробовать несколько решений.
- Если вы сохраните CSV-файл в другом формате, например XLS, XLSX или XLM, все данные будут отображаться в первом столбце. Вернитесь к исходному CSV-файлу и сохраните его в формате CSV.
- Возможно, программа, в которой был создан CSV-файл, добавляет к данным дополнительные кавычки, из-за чего Excel считает их одной строкой. Предположим, например, что у вас такие данные: a, b, c, d — Excel поместит каждую букву в отдельный столбец. «a, b, c, d», e — Excel поместит a, b, c, d в один столбец, а e — в другой. Чтобы проверить, не в этом ли проблема, откройте файл в Блокноте: Щелкните CSV-файл правой кнопкой мыши, выберите Открыть с помощью >Блокнот. Выполните поиск дополнительных кавычек. Если они есть, вот как можно исправить файл:
- Откройте CSV-файл в Excel. Все данные будут добавлены в столбец A без кавычек.
- С помощью мастера распределения текста по столбцам разделите данные столбца A на отдельные столбцы: в строке меню выберите Данные >Текст по столбцам.
- Выберите С разделителями >Далее. Выберите запятая >Готово.
- Сохраните файл в формате CVS, чтобы можно было импортировать его в Outlook.
Топ-10 библиотек Python для Data Science
Уже довольно давно Python очаровывает ученых, занимающихся данными. Чем больше я взаимодействую с ресурсами, литературой, курсами, тренингами и людьми в науке о данных, тем более глубокие знания Python приобретаю. При этом, когда я только начинал развивать свои навыки Python, у меня был целый список библиотек, о которых мне предстояло узнать. И вот, через некоторое время.
Специалисты в области Data Science точно знают о библиотеках Python, которые можно использовать в науке о данных, но когда в интервью просят назвать их или указать их функцию, мы часто попадаем впросак или, возможно, не помним более 5 библиотек (это случилось со мной: / )
Сегодня я подготовил список из 10 библиотек Python, которые помогают в области Data Science, когда их использовать, каковы их особенности и преимущества.
В этой статье я кратко изложил 10 наиболее полезных библиотеках Python для data scientist’ов и инженеров, основываясь на моем недавнем опыте и исследованиях. Читайте статью до конца, чтобы узнать о 4 бонусных библиотеках!
1. Pandas
Pandas — это пакет Python с открытым исходным кодом, который предоставляет высокоэффективные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа для помеченных данных на языке программирования Python. Pandas расшифровывается как библиотека анализа данных Python. Кто-нибудь знал об этом?
Когда использовать? Pandas — это идеальный инструмент для обработки данных. Он предназначен для быстрой и простой обработки данных, чтения, агрегирования и визуализации.
Pandas берет данные в файле CSV или TSV или базу данных SQL и создает объект Python со строками и столбцами, который называется фреймом данных. Фрейм данных очень похож на таблицу в статистическом программном обеспечении, скажем, в Excel или SPSS.
Что можно делать с помощью Pandas?
1. Индексирование, манипулирование, переименование, сортировка, объединение фрейма данных;
2. Обновить, добавить, удалить столбцы из фрейма данных;
3. Восстановить недостающие файлы, обработать недостающие данные или NAN;
4. Построить гистограмму или прямоугольную диаграмму.
Это делает Pandas фундаментальной библиотекой в изучении Python для Data Science. Если вам интересно узнать 10 приемов Python Pandas, которые сделают вашу работу более эффективной, читайте нашу статью.
2. NumPy
NumPy — один из самых фундаментальных пакетов в Python — универсальный пакет для обработки массивов. Он предоставляет высокопроизводительные объекты многомерных массивов и инструменты для работы с массивами. NumPy — это эффективный контейнер универсальных многомерных данных.
Основной объект NumPy — это однородный многомерный массив. Это таблица элементов или чисел одного и того же типа данных, проиндексированная набором натуральных чисел. В NumPy размеры называются осями, а число осей называется рангом. Класс массива NumPy называется ndarray, он же array.
Когда использовать? NumPy используется для обработки массивов, в которых хранятся значения одного и того же типа данных. NumPy облегчает математические операции над массивами и их векторизацию. Это значительно повышает производительность и, соответственно, ускоряет время выполнения.
Что можно делать с помощью NumPy?
1. Основные операции с массивами: добавление, умножение, срез, выравнивание, изменение формы, индексирование массивов;
2. Расширенные операции с массивами: стековые массивы, разбиение на секции, широковещательные массивы;
3. Работа с DateTime или линейной алгеброй;
4. Основные нарезки и расширенное индексирование в NumPy Python.
О 4 приемах Python NumPy, которые должен знать каждый новичок, читайте здесь.
3. SciPy
Библиотека SciPy является одним из ключевых пакетов, которые составляют стек SciPy. Теперь есть разница между SciPy Stack и библиотекой SciPy. SciPy основывается на объекте массива NumPy и является частью стека, который включает в себя такие инструменты, как Matplotlib, Pandas и SymPy с дополнительными инструментами.
Библиотека SciPy содержит модули для эффективных математических процедур, таких как линейная алгебра, интерполяция, оптимизация, интеграция и статистика. Основной функционал библиотеки SciPy построен на NumPy и его массивах.
Когда использовать? SciPy использует массивы в качестве базовой структуры данных. Он имеет различные модули для выполнения общих задач научного программирования, таких как линейная алгебра, интеграция, матанализ, обыкновенные дифференциальные уравнения и обработка сигналов.
Что можно делать с помощью SciPy?
1. Математические, научные, инженерные вычисления;
2. Процедуры численной интеграции и оптимизации;
3. Поиск минимумов и максимумов функций;
4. Вычисление интегралов функции;
5. Поддержка специальных функций;
6. Работа с генетическими алгоритмами;
7. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений.
4. Matplotlib
Это, несомненно, моя любимая и основная библиотека Python. Вы можете создавать истории с данными, визуализированными с помощью Matplotlib. Еще одна библиотека из стека SciPy — Matplotlib — строит 2D-фигуры.
Когда использовать? Matplotlib — это библиотека Python, предоставляющая API для встраивания графиков в приложения. Очень напоминает MATLAB, встроенный в язык программирования Python.
Что можно делать с помощью Matplotlib?
Гистограммы, столбцовые диаграммы, точечные диаграммы, круговые диаграммы — Matplotlib может отображать широкий спектр визуализаций. Приложив немного усилий, с Matplotlib, вы можете создавать любые визуализации:
1. Линейные диаграммы;
2. Точечные диаграммы;
3. Диаграммы с областями;
4. Столбцовые диаграммы и гистограммы;
5. Круговые диаграммы;
6. Диаграммы «стебель-листья»;
7. Контурные графики;
8. Поля векторов;
Matplotlib также облегчает использование меток, сеток, легенд и некоторых других объектов форматирования. В общем, речь идет обо всем, что можно нарисовать!
5. Seaborn
Итак, когда вы читаете официальную документацию по Seaborn, она определяется как библиотека визуализации данных на основе Matplotlib, предоставляющем высокоуровневый интерфейс для изображения интересных и информативных статистических графиков. Проще говоря, seaborn — это расширение Matplotlib с дополнительными возможностями.
Так в чем разница между Matplotlib и Seaborn? Matplotlib используется для основного построения столбцовых, круговых, линейных, точечных диаграмм и пр., в то время как Seaborn предоставляет множество шаблонов визуализации с меньшим количеством синтаксических правил, причем более простых.
Что можно делать с помощью Seaborn?
1. Определять отношения между несколькими переменными (корреляция);
2. Соблюдать качественные переменные для агрегированных статистических данных;
3. Анализировать одномерные или двумерные распределения и сравнивать их между различными подмножествами данных;
4. Построить модели линейной регрессии для зависимых переменных;
5. Обеспечить многоуровневые абстракции, многосюжетные сетки.
Seaborn — это отличный вариант для библиотек визуализации R, таких как corrplot и ggplot.
6. Scikit Learn
Scikit Learn, представленный миру как проект Google Summer of Code, представляет собой надежную библиотеку машинного обучения для Python. Он включает в себя алгоритмы ML, такие как SVM, random forests, k-means кластеризацию, спектральную кластеризацию, сдвиг среднего значения, перекрестную проверку и многие другие. Даже NumPy, SciPy и связанные с ними научные операции поддерживаются Scikit Learn, при этом Scikit Learn является частью SciPy Stack.
Когда использовать? Scikit-learn предоставляет ряд контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения через согласованный интерфейс в Python. Scikit learn будет вашим руководством для того, чтобы модели контролируемого обучения, такие как Naive Bayes, группировали непомеченные данные, такие как KMeans.
Что можно делать с помощью Scikit Learn?
1. Классификация: обнаружение спама, распознавание изображений;
2. Кластеризация: воздействия лекарственных препаратов, цена акций;
3. Регрессия: сегментация клиентов, группировка результатов эксперимента;
4. Уменьшение размерности: визуализация, повышенная эффективность;
5. Выбор модели: повышенная точность благодаря настройке параметров;
6. Предварительная обработка: подготовка входных данных в виде текста для обработки с помощью алгоритмов машинного обучения.
Scikit Learn фокусируется на моделировании данных; не манипулировании данными. Для обобщения и манипуляции у нас есть NumPy и Pandas.
7. TensorFlow
Еще в 2017 году я получил TensorFlow USB в знак признательности за то, что был потрясающим докладчиком на мероприятии Google WTM, хаха. На USB был загружен официальный документ о TensorFlow. Не имея представления о том, что такое TensorFlow, я его погуглил.
TensorFlow — это библиотека AI, которая помогает разработчикам создавать крупномасштабные нейронные сети со многими слоями, используя графики потоков данных. TensorFlow также облегчает построение моделей глубокого обучения, продвигает современную технологию ML / AI и позволяет легко развертывать приложения на базе ML.
Одним из наиболее развитых веб-сайтов среди всех библиотек является TensorFlow. Гиганты, такие как Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter, Intel, DeepMind, все используют TensorFlow!
Когда использовать? TensorFlow достаточно эффективен, когда дело доходит до классификации, восприятия, понимания, обнаружения, прогнозирования и создания данных.
Что можно делать с помощью TensorFlow?
1. Распознавание голоса / звука — IoT, автомобильная промышленность, безопасность, UX/UI, телекоммуникации;
2. Анализ настроений — в основном для CRM или CX;
3. Текстовые Приложения — Обнаружение угроз, Google Translate, Gmail Smart Reply;
4. Распознавание лиц — Facebook’s Deep Face, Photo tagging, Smart Unlock;
5. Временной ряд — рекомендации от Amazon, Google и Netflix;
6. Обнаружение видео — обнаружение движения, обнаружение угроз в реальном времени в играх, безопасности, аэропортах.
Более подробно о TensorFlow рассказываем в статье.
8. Keras
Keras — это высокоуровневый API TensorFlow для создания и обучения кода глубоких нейронных сетей. Это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом на Python. С Keras статистическое моделирование, работа с изображениями и текстом намного легче с упрощенным кодированием для глубокого обучения.
В чем разница между Keras и TensorFlow?
Keras — это нейросетевая библиотека, написанная на языке Python, а TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом для различных задач машинного обучения. TensorFlow предоставляет как высокоуровневые, так и низкоуровневые API, в то время как Keras предоставляет только высокоуровневые API. Keras создан для Python и делает его более удобным, модульным и компонуемым, чем TensorFlow.
Что можно делать с помощью Keras?
1. Определить процентную точность;
2. Функция вычисления потерь;
3. Создать пользовательские функциональные слои;
4. Встроенные функции обработки данных и изображений;
5. Функции с повторяющимися блоками кода: глубиной 20, 50, 100 слоев.
9. Statsmodels
Когда я сначала изучил R, проведение статистических тестов и исследование статистических данных казались мне самым простым в R и я избегал Python для статистического анализа до тех пор, пока я не изучил Statsmodels в Python.
Когда использовать? Statsmodels — это универсальный пакет Python, который обеспечивает простые вычисления для описательной статистики и оценки и формирования статистических моделей.
Что можно делать с помощью Statsmodels?
1. Линейная регрессия;
3. Метод наименьшего квадрата (OLS);
4. Анализ выживания;
5. Обобщенные линейные модели и байесовская модель;
6. Однофакторный и двухфакторный анализ, проверка гипотез (в основном, что может сделать R!).
10. Plotly
Plotly — это типичная графическая библиотека для Python. Пользователи могут импортировать, копировать, вставлять или передавать данные, которые должны быть проанализированы и визуализированы. Plotly предлагает изолированную версию Python (где вы можете запустить Python, ограниченный в своих возможностях). Теперь осталось понять, что значит ограниченная версия, но я точно знаю, что Plotly облегчает задачу!
Когда использовать? Вы можете использовать Plotly, если хотите создавать и отображать фигуры, обновлять фигуры, наводить курсор на текст для получения подробной информации. Plotly также имеет дополнительную функцию отправки данных на облачные серверы. Это интересно!
Что можно делать с помощью Plotly?
Библиотека графиков Plotly имеет широкий спектр графиков, которые вы можете построить:
1. Основные диаграммы: линейные, круговые, точечные, пузырьковые, Ганта, санбёрст, древовидные, санкей, графики с областями;
2. Статистические стили и стили Seaborn: ошибки, гистограммы, диаграммы Facet и Trellis, деревообразные графики, графики-скрипки, линии тренда;
3. Научные карты: контур, троичный сюжет, логарифмический график, поля векторов, ковровый график (Carpet plot), радарчарт, тепловые карты Роза ветров и Полярный сюжет;
4. Финансовые графики;
8. Взаимодействие Jupyter Widgets.
Plotly это типичная библиотека графиков. Подумайте о визуализации и Plotly сделает это!
Итак, мы изучили путеводитель по топ 10 библиотекам Python для науки о данных, а теперь рассмотрим наши 4 бонусные библиотеки!
1. SpaСy
SpaCy — это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для продвинутого NLP для Python и Cython (язык программирования Python, обеспечивающий ощущение и производительность в стиле C с кодом Python, а также синтаксис на основе C).
2. Bokeh
Bokeh — это библиотека Python, которую я бы назвал интерактивной визуализацией данных. С такими инструментами, как Tableau, QlikView или PowerBI, зачем нам Bokeh? Во-первых, Bokeh позволяет очень быстро строить сложные статистические графики с помощью простых команд. Он поддерживает вывод HTML, блокнота или сервера. Во-вторых, можно интегрировать визуализацию Bokeh в приложения Flask и Django или визуализации, написанные в других библиотеках, таких как matplotlib, seaborn, ggplot.
3. Gensim
Gensim — это то, что, по моему мнению, сильно отличается от того, что мы встречали до этого. Он автоматически извлекает семантические темы из документов без труда и с высокой эффективностью. Алгоритмы Gensim не контролируются, это означает, что никакой человеческий ввод не требуется — просто текстовые документы, и затем выполняется извлечение.
4. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) в основном работает с человеческим языком, а не с компьютерным, чтобы применять обработку естественного языка (NLP). Он содержит библиотеки обработки текста, с помощью которых вы можете выполнять токенизацию, парсинг, классификацию, выделение, тегирование и семантическое обоснование данных. На основе функционала этой библиотеки может показаться, что она повторяется, но каждая библиотека в Python была написана для повышения некоторой эффективности.
Что такое CSV файл и как его преобразовать в Excel
Каждая строка — это отдельная строка таблицы, а столбцы отделены один от другого специальными символами — разделителями (например, запятой).
В последнее время разделителем может быть не только запятая, но и другие символы (пробел, точка с запятой, табуляция, другое).
Пример файла CSV- формата:
После преобразования в табличный вид будет выглядеть так:
Теперь рассмотрим три способа преобразования CSV формата в «табличное» представление.
Зайдем в модуль Ученики, выделим несколько учеников установив флажок напротив необходимой записи зайдем в Действие и выберем Экспортировать.
Получим файл с расширением csv.
Открыв его в excel, мы увидим не очень «дружелюбное» представление информации
Выделяем весь первый столбец, переходим во вкладку «Данные» и выберем пункт «Текст по столбцам»
Далее проходим три шага согласно подсказкам.
Выбираем знак табуляции
На третьем шаге, вы сможете для каждого столбца выбрать необхоимый формат.
После нажатия кнопки «Готово», получаем «читабельный табличный» формат файла.
Можем воспользоваться таким свободным и открытым офисным пакетом как Apache OpenOffice (Не реклама).
Для этого необходимо открыть файл CSV формата с помощью OpenOffice.
При открытии файла, OpenOffice, предложит импортировать текст в «читаемый табличный» вид.
В «Параметры разделителя» выбираем несколько вариантов (табуляция, точка с запятой, запятая…) и нажимаем кнопку «Ок». Файл будет преобразован в «табличный» вид.
И еще один вариант преобразования, это открыть файл в любом текстовом редакторе
например в Блокноте. Первой строкой прописываем «sep=»
и сохраняем файл.
Теперь открыв файл в excel
получаем «читабельный текстовый» формат файла.