Independientemente de cuán complejos y difíciles de cambiar sean tus archivos, DocHub ofrece una manera fácil de modificarlos. Puedes modificar cualquier elemento en tu csv sin esfuerzo. Ya sea que necesites ajustar un solo componente o todo el formulario, puedes confiar esta tarea a nuestra poderosa herramienta para obtener resultados rápidos y de calidad.
Además, se asegura de que el formulario final esté siempre listo para usar, para que puedas continuar con tus tareas sin ningún retraso. Nuestro grupo integral de herramientas también incluye herramientas de productividad sofisticadas y un catálogo de plantillas, lo que te permite aprovechar al máximo tus flujos de trabajo sin perder tiempo en actividades recurrentes. Además, puedes acceder a tus documentos desde cualquier dispositivo e incorporar DocHub con otras aplicaciones.
DocHub puede encargarse de cualquiera de tus actividades de gestión de formularios. Con una abundancia de herramientas, puedes generar y exportar documentos como prefieras. Todo lo que exportes al editor de DocHub se almacenará de forma segura durante el tiempo que necesites, con estrictos marcos de seguridad y protección de datos en su lugar.
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DB en 60 segundos Quería ingerir un montón de archivos CSV directamente del increíble conjunto de datos de tenis de Jeff Sackman en GitHub. Ahora Duck DB admite la coincidencia de archivos con comodines, pero no podemos usar eso aquí ya que no es un sistema de archivos, así que solo obtenemos un 404. En su lugar, necesitamos crear una lista de todos los nombres de archivos y pasar esos a la función de lectura de CSV. Afortunadamente para nosotros, los nombres están todos en el formato ADP_guiones bajos_matches_guiones bajos_ sí, así que si podemos crear una lista de años, entonces estaremos en la gloria. La función generate series nos permite hacer esto, así que pueden ver aquí que podemos pasar del 1968 al 2023 y obtenemos una lista de todos esos años. Luego podemos usar la función de transformación de lista, pasar en la serie generada y luego obtenemos un Lambda donde podemos mapear eso y construir algunos nombres de archivos. Finalmente, unamos todo eso y creemos una tabla usando la función de lectura de CSV automática y luego, si le damos unos segundos, hemos terminado.
