Buscar una herramienta especializada que maneje formatos particulares puede ser un proceso que consume tiempo. A pesar del gran número de editores en línea disponibles, no todos ellos soportan el formato Csv, y ciertamente no todos permiten que realices modificaciones en tus archivos. Para empeorar las cosas, no todos ellos proporcionan la seguridad que necesitas para proteger tus dispositivos y documentación. DocHub es una excelente respuesta a estos desafíos.
DocHub es una solución en línea popular que cubre todas tus necesidades de edición de documentos y protege tu trabajo con una protección de datos a nivel bancario. Funciona con varios formatos, incluyendo Csv, y te permite editar tales documentos de manera fácil y rápida con una interfaz rica y amigable para el usuario. Nuestra herramienta cumple con certificaciones de seguridad cruciales, como GDPR, CCPA, PCI DSS y Google Security Assessment, y sigue mejorando su cumplimiento para proporcionar la mejor experiencia al usuario. Con todo lo que ofrece, DocHub es la forma más confiable de limpiar encabezados en archivos Csv y gestionar toda tu documentación personal y empresarial, sin importar cuán sensible sea.
Después de completar todos tus ajustes, puedes establecer una contraseña en tu Csv editado para asegurarte de que solo los destinatarios autorizados puedan abrirlo. También puedes guardar tu documentación con un Detalle de Auditoría detallado para ver quién hizo qué cambios y a qué hora. Elige DocHub para cualquier documentación que necesites ajustar de forma segura. ¡Regístrate ahora!
en esta demostración vamos a usar funciones de pipes y d plier para limpiar un conjunto de datos importado así que para mantener estos videos cortos voy a intentar no repetir cosas que ya hemos visto en la serie de videos así que los requisitos previos para este son solo el video de lectura de datos read_underscore csv y luego el video de pipes así que lo que he hecho aquí es que tengo un proyecto de r configurado en esta carpeta así que si de nuevo si solo vas a archivo nuevo proyecto y luego no quiero hacer eso desde aquí pero um haz clic en directorio existente pon el proyecto en la carpeta donde están tus datos y luego verás que nuestra carpeta proj la sesión de r se llamará como el proyecto y luego podemos leer estos archivos de sensor sin decirle a r el directorio en el que están porque automáticamente mirará aquí así que leamos los datos y lo vamos a llamar datos así que datos read_underscore csv y vamos a usar test sensor_underscore dos punto csv y esto tiene un encabezado de dos líneas en la parte superior y si no