O extrato da coluna TSV pode extrair uma coluna TSV uma do arquivo TSV.Insira o separador e qual coluna você deseja extrair, depois obtenha resultado.
O que é um Extrato de Coluna TSV?
Um Extrato de Coluna TSV refere-se ao processo de selecionar e extrair colunas específicas de um arquivo ou conjunto de dados Valores Separados por Tabulação (TSV). Em vez de trabalhar com o conjunto de dados completo, você se concentra apenas nos campos (colunas) relevantes para suas necessidades, criando um arquivo ou saída menor e mais direcionado.
Por que usar a Extração de Colunas TSV?
Foco em Dados Relevantes: Isole facilmente as informações de que você realmente precisa, ignorando colunas desnecessárias.
Reduza o Tamanho do Arquivo: Remover colunas indesejadas resulta em arquivos menores, mais rápidos de carregar e processar.
Simplifique a Análise: Trabalhar com menos campos torna a análise, a visualização ou a geração de relatórios de dados mais simples.
Melhore o Desempenho: Conjuntos de dados menores e extraídos podem ser processados com mais eficiência por scripts, aplicativos e bancos de dados.
Como usar um extrato de coluna TSV?
Ferramentas online: Envie seu arquivo TSV para um site que permita selecionar colunas específicas para exportar.
Software de planilha: Abra o arquivo TSV no Excel, Planilhas Google ou software similar, oculte ou exclua colunas indesejadas e salve ou exporte o resultado.
Ferramentas de linha de comando: Use comandos como cut (Linux/Unix) para extrair rapidamente colunas especificadas de arquivos TSV.
Scripts de programação: Escreva scripts simples (em Python, Bash, etc.) para ler o TSV e gerar apenas as colunas desejadas.
Quando usar um TSV Extrair Coluna?
Ao Preparar Dados para Relatórios: Para exibir apenas os campos necessários em apresentações ou resumos.
Antes da Importação de Dados: Alguns sistemas podem exigir formatos específicos ou menos campos antes do upload dos dados.
Para Análise de Dados: Quando ferramentas ou softwares estatísticos precisam apenas de determinados campos para realizar cálculos ou modelos.
Durante a Limpeza de Dados: Para eliminar colunas irrelevantes no início do fluxo de trabalho, tornando o processamento posterior mais rápido e limpo.
