CSV स्प्लिटर

CSV Splitter एक मुफ़्त ऑनलाइन टूल है जो बड़ी CSV फ़ाइलों को पंक्तियों की संख्या, फ़ाइलों की संख्या या किसी कॉलम के मान के आधार पर छोटे हिस्सों में बाँटता है। उन्हें अलग-अलग या एक ZIP आर्काइव के रूप में डाउनलोड करें। यह पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है, बिना किसी इंस्टॉलेशन या साइन-अप के।

तीन: पंक्ति संख्या के आधार पर (प्रति फ़ाइल N पंक्तियाँ), फ़ाइल संख्या के आधार पर (समान रूप से वितरित), या कॉलम मान के आधार पर (चुने गए कॉलम के प्रत्येक अनूठे मान के लिए एक फ़ाइल)।

हाँ, जब «पहली पंक्ति हेडर है» विकल्प सक्षम होता है, तो हेडर पंक्ति प्रत्येक विभाजित फ़ाइल के शीर्ष पर दोहराई जाती है।

हाँ — «सभी को ZIP के रूप में डाउनलोड करें» एक ही आर्काइव देता है जिसमें सभी विभाजित CSV होती हैं, या आप प्रत्येक को अलग-अलग डाउनलोड कर सकते हैं।

हाँ, CSV Splitter 100% मुफ़्त है — कोई पंजीकरण नहीं, कोई छिपा शुल्क नहीं और कोई उपयोग सीमा नहीं। सारी प्रोसेसिंग आपके ब्राउज़र में स्थानीय रूप से होती है, जिससे पूरी निजता सुनिश्चित होती है।

बिल्कुल। CSV Splitter सब कुछ आपके ब्राउज़र में क्लाइंट-साइड प्रोसेस करता है। कोई भी डेटा किसी सर्वर पर अपलोड या संग्रहीत नहीं किया जाता। आपकी सामग्री हर समय आपके डिवाइस पर निजी रहती है।

हाँ, CSV Splitter पूरी तरह रिस्पॉन्सिव है और स्मार्टफ़ोन व टैबलेट पर काम करता है। आप इसे किसी भी आधुनिक वेब ब्राउज़र वाले डिवाइस पर इस्तेमाल कर सकते हैं — किसी ऐप डाउनलोड की ज़रूरत नहीं।

किसी खाते या पंजीकरण की आवश्यकता नहीं है। बस अपने ब्राउज़र में CSV Splitter खोलें और तुरंत इस्तेमाल करना शुरू करें। कोई साइन-अप बाधा या उपयोग प्रतिबंध नहीं है।

बस दिए गए फ़ील्ड में अपना इनपुट दर्ज करें, अपनी पसंद के अनुसार कोई भी सेटिंग समायोजित करें, और टूल उसे तुरंत प्रोसेस कर देगा। फिर आप परिणाम को क्लिपबोर्ड पर कॉपी कर सकते हैं या डाउनलोड कर सकते हैं।

CSV Splitter सभी आधुनिक ब्राउज़रों में काम करता है, जिनमें Chrome, Firefox, Safari, Edge और Opera शामिल हैं। सर्वोत्तम अनुभव के लिए अपने पसंदीदा ब्राउज़र का नवीनतम संस्करण इस्तेमाल करें।

दोनों मोड CSV को क्रमिक टुकड़ों में बाँटते हैं, लेकिन ये अलग-अलग चीज़ें तय करते हैं। रो काउंट के अनुसार, आप तय करते हैं कि हर फ़ाइल में कितनी रो होंगी — 10,000 चुनने पर 45,000 रो वाला एक्सपोर्ट पाँच फ़ाइलों में बँट जाता है, चार फ़ाइलों में 10,000-10,000 रो और आख़िरी में बची हुई 5,000 रो। फ़ाइल काउंट के अनुसार, आप तय करते हैं कि कितनी फ़ाइलें चाहिए, और रो को यथासंभव समान रूप से बाँटा जाता है। अगर कुल संख्या ठीक-ठीक बँट नहीं पाती, तो बची हुई रो एक-एक करके शुरुआती फ़ाइलों में जोड़ी जाती है, ताकि किसी भी दो फ़ाइल में एक रो से ज़्यादा का फ़र्क़ न आए। जब दूसरे सिस्टम पर प्रति-अपलोड एक तय सीमा हो तो रो काउंट चुनें; जब आपको एक निश्चित संख्या में संतुलित बैच चाहिए हों, जैसे हर टीममेट को एक फ़ाइल देनी हो, तो फ़ाइल काउंट चुनें। ऊपर अपना CSV पेस्ट करें और दोनों मोड के बीच टॉगल करके प्रीव्यू में तुरंत फ़र्क़ देखें।

यह केवल डिलिमिटर पर सीधा स्प्लिट करने के बजाय एक कोट-अवेयर पार्सर इस्तेमाल करता है, इसलिए डबल कोट्स में लिपटी वैल्यू को एक ही फ़ील्ड के रूप में पढ़ा जाता है, भले ही उनमें कॉमा, लाइन ब्रेक, या एस्केप्ड डबल कोट्स ("") ही क्यों न हों। इसका मतलब है कि "123 Main St, Apt 4" जैसा कोई पता एक ही कॉलम में रहता है, न कि दो हिस्सों में टूट जाता है, और कोट्स के भीतर मौजूद कोई मल्टी-लाइन नोट भी एक ही सेल के रूप में बना रहता है। आउटपुट में, जिस भी फ़ील्ड में कॉमा, कोट, या न्यूलाइन होता है उसे अपने आप स्टैंडर्ड CSV नियमों के अनुसार दोबारा कोट कर दिया जाता है, ताकि हर स्प्लिट फ़ाइल सही फ़ॉर्मेट में रहे और Excel, Google Sheets, या किसी अन्य इम्पोर्टर में ठीक से खुले। पार्सर Windows (CRLF) और Unix (LF) दोनों तरह की लाइन एंडिंग को भी समझता है। ऊपर अपनी फ़ाइल ड्रॉप करें और डाउनलोड करने से पहले ही प्रीव्यू में सही ढंग से पार्स की गई रो दिखेंगी।

हाँ। यह टूल आपकी फ़ाइल की शुरुआत को जाँचता है और चार आम डिलिमिटर — कॉमा, सेमीकोलन, टैब, और पाइप — को टेस्ट करता है, और जो रो को सबसे स्थिर ढंग से बाँटता है उसे चुन लेता है। यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि कई यूरोपीय एक्सपोर्ट सेमीकोलन इस्तेमाल करते हैं (क्योंकि वहाँ कॉमा दशमलव विभाजक होता है) और डेटाबेस व स्प्रेडशीट से टैब-सेपरेटेड वैल्यू आना आम बात है। चूँकि पहचान अपने आप होती है, इसलिए आपको फ़ॉर्मेट पहले से बताने की ज़रूरत नहीं — बस डेटा पेस्ट करें या .csv, .tsv, या .txt फ़ाइल अपलोड करें, पार्सर अपने आप ढल जाएगा। इनपुट का डिलिमिटर चाहे जो भी हो, स्प्लिट फ़ाइलें स्टैंडर्ड कॉमा-सेपरेटेड CSV के रूप में लिखी जाती हैं, जो दोबारा इम्पोर्ट करने के लिए सबसे ज़्यादा स्वीकृत फ़ॉर्मेट है। अगर कोई फ़ाइल ठीक से पार्स नहीं होती दिखे, तो अक्सर इसकी वजह शुरुआती रो का असंगत होना होता है — पहले बिल्ट-इन सैंपल लोड करके देखें कि सही पहचान कैसे काम करती है, फिर अपना डेटा डालें।

इसके लिए By Column Value मोड इस्तेमाल करें। रो को क्रमिक रूप से काटने के बजाय, यह आपके चुने हुए कॉलम को पढ़ता है और उसमें मिलने वाली हर यूनीक वैल्यू के लिए एक अलग फ़ाइल बनाता है। किसी कॉन्टैक्ट्स एक्सपोर्ट को "Region" कॉलम पर बाँटने से हर रीजन के लिए एक अलग CSV मिलती है; ऑर्डर को "Status" पर बाँटने से हर स्टेटस के लिए एक फ़ाइल मिलती है। बनने वाली फ़ाइलों को उनकी वैल्यू के अनुसार लेबल और अल्फ़ाबेटिकल क्रम में सॉर्ट किया जाता है, और "First row is a header" ऑन होने पर हर फ़ाइल में हेडर रो बनी रहती है, जिससे हर ग्रुप एक पूरी, समझने-लायक स्प्रेडशीट के रूप में खुलता है। इससे एक मास्टर फ़ाइल बिना किसी मैनुअल फ़िल्टरिंग, सॉर्टिंग, या कॉपी-पेस्टिंग के तैयार कैटेगरी-वार डेटासेट में बदल जाती है। उस कॉलम में खाली वैल्यू वाली रो को एक साथ इकट्ठा कर लिया जाता है ताकि कुछ भी छूटे नहीं। ऊपर अपना ग्रुपिंग कॉलम चुनें, और डाउनलोड करने से पहले ही प्रीव्यू दिखा देगा कि हर वैल्यू के लिए कितनी फ़ाइलें बनेंगी।

पूरी स्प्लिटिंग आपके ब्राउज़र में ही, आपके अपने डिवाइस की मेमोरी का उपयोग करके स्थानीय रूप से चलती है, इसलिए कोई अपलोड स्टेप नहीं होता और न ही किसी सर्वर-साइड साइज़ लिमिट से जूझना पड़ता है — व्यावहारिक सीमा बस यह है कि आपका ब्राउज़र और मशीन एक साथ कितनी RAM में डेटा रख सकते हैं। कुछ हज़ार से लेकर कुछ लाख रो तक की सामान्य फ़ाइलें एक सामान्य लैपटॉप पर लगभग तुरंत बँट जाती हैं, जबकि बेहद बड़ी फ़ाइलें (कई करोड़ रो वाली) मेमोरी पर दबाव डाल सकती हैं क्योंकि पूरा डेटासेट एक ही बार में पार्स किया जाता है। चूँकि कुछ भी आपके कंप्यूटर से बाहर नहीं जाता, इसलिए कोई संवेदनशील कस्टमर लिस्ट या फ़ाइनेंशियल एक्सपोर्ट पूरे समय निजी बना रहता है। प्रीव्यू में कुल रो, फ़ाइलों की संख्या, और हर फ़ाइल में न्यूनतम व अधिकतम रो दिखाई जाती हैं, ताकि आप हर टुकड़े को अलग-अलग डाउनलोड करने या सबको एक ही ZIP में लेने से पहले नतीजे की पुष्टि कर सकें। ऊपर अपनी फ़ाइल पेस्ट करें या ड्रॉप करें और देखें कि यह आपके डेटा को कितनी तेज़ी से हैंडल करता है।