Hay muchas herramientas de edición de documentos en el mercado, pero solo unas pocas son compatibles con todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por el contrario, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la respuesta a estos problemas con su editor basado en la nube. Ofrece potentes capacidades que te permiten realizar tus tareas de gestión de documentos de manera efectiva. Si necesitas limpiar rápidamente comas en Csv, ¡DocHub es la elección ideal para ti!
Nuestro proceso es muy simple: importas tu archivo Csv a nuestro editor → se transforma instantáneamente en un formato editable → aplicas todos los ajustes esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para completar tu trabajo.
Tan pronto como se apliquen todas las modificaciones, puedes transformar tu documentación en una plantilla reutilizable. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
hola, ¿cómo va? está bien, a veces cuando abres archivos CSV, puede que no obtengas un error, pero podrías obtener un resultado muy extraño cuando tienes comas en tus valores. así que, como ejemplo, echemos un vistazo a algunos datos CSV. está bien, aquí tenemos algunos datos sobre los miembros de la tripulación de una nave estelar. la primera fila parece estar bien: ID de la tripulación, primer nombre, descripción. pero la segunda fila, ahí es donde encontramos un problema, porque primero tenemos el ID de 22, el nombre de SPARC y luego la descripción: él es lógico, coma, y eso está bien. ahora, claramente, ese es un valor, es la descripción, pero hay una coma en esa descripción. así que cuando ahora abramos este archivo CSV en Pandas, vamos a obtener un resultado extraño. lo mismo ocurre con esta fila final aquí con Kirk: él es el capitán, coma, como probablemente sepas. así que antes de solucionar este problema, simplemente abramos este archivo en pandas y cuando abrimos archivos CSV en pandas, tenemos que crear un lector CSV que pueda leer a través del búfer de datos que se está creando en este.
