【Excel】CSVファイルをダブルクリックするのは絶対NG！CSVファイルはPower Queryで取り込みましょう【いまさら聞けないExcelの使い方講座】
Ruby 2.6.0とより高速なcsv - 2018-12-25 - ククログ
Rubyの標準添付ライブラリーのcsvをメンテナンスしている須藤です。 歴史 csvは名前の通りCSVを読み書きするための便利ライブラリーです。 もともとRuby本体とは別に開発されていたのですが、Ruby 1.8.0のときにRuby本体にバンドルするようになりました。dRubyやREXMLがRuby本体にバンドルされたのも同じタイミングです。Ruby 1.8.0のときにバンドルするライブラリーをすごく増やしたのです。（その頃の様子がわかるURLをここに置いておきたかったけど見つけられなかった。。。） Rubyではcsvのようにrequireするだけで使えるライブラリーを「標準添付ライブラリー」と呼んでいます。Stringのようにrequireしなくても使えるライブラリーは。。。なんだろう。組み込みクラスかしら。 その後、Ruby 1.9.0のタイミングで実装をFasterCSVに置き換え
CSVの処理で使えそうなコマンドラインツール（column, textql, csvkit, xsv, visidata, csvtotable, daff, tabview） - もた日記
column textql csvkit xsv visidata csvtotable daff tabview CSV（またはTSV）を処理するときにはcut, sort, awk, paste, joinといったコマンドを使うことが多いが、CSVの処理で使えそうなコマンドラインツールを簡単に試してみる。 テスト用のCSVデータは下記ページで作成した。 Mockaroo - Random Data Generator and API Mocking Tool | JSON / CSV / SQL / Excel column以外はGitHubのスター順で紹介している。 column stackoverflow.com columnはLinuxコマンドだが検索で結構ひっかかったので紹介。 以下のように見やすいように揃えて出力してくれる。 $ head -n5 test.csv id,fi
Vimメモ : Rainbow CSVでCSVデータのカラムを色分け表示 - もた日記
Rainbow CSV インストール 使い方 ハイライト RBQL(RainBow Query Language) Rainbow CSV github.com Rainbow CSVというCSVやTSVデータのカラムを色分け表示してくれるVimプラグインがあったので試してみる。 インストール 他のプラグインと同じようにインストールすればよい。例えばvim-plugの場合はvimrcに下記行を追加して:PlugInstall。 Plug 'mechatroner/rainbow_csv' 使い方 Rainbow CSVにはカラムをハイライトする機能とRBQL(RainBow Query Language)と呼ばれるSQLライクなクエリ言語を提供する機能がある。 ハイライト 下記リンクにテスト用のcsv, tsvファイルがあるのでこれを使ってみる。 https://github.com/me
まだ CSV の文字化けで消耗してるの？（Excel で直接開いても文字化けしない CSVファイルを Python3 で作成するスマートな方法） - akiyoko blog
この投稿は 「python Advent Calendar 2017 - Qiita」 の 9日目の記事です。 こんにちは、akiyoko です。 「Python Advent Calendar」は 4年連続 4度目の参加になります。 *1, *2, *3 はじめに 皆さん、CSV は好きですよね？ Excel も大好きですね？ じゃあ当然、CSVファイルは Excel で開きますよね。 文字化けは？ ・・もちろん嫌いですよね。 でも CSVファイルを Excel で開こうとしたときに、こんな文字化け地獄を経験したことはありませんでしたか？ *4 ということで今回は、Excel で直接開いたときに文字化けしない CSV ファイルを Python3 で作成する方法 を紹介したいと思います。（おまけで Python2 でのやり方も書いておきますが、今時 Python2 で消耗している人なんてい
PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
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GitHub - mechatroner/rainbow_csv: 🌈Rainbow CSV - Vim plugin: Highlight columns in CSV and TSV files and run queries in SQL-like language