CSV Profiler
CSVファイルを列ごとにプロファイル — 推測されたタイプ、空および異なる値のカウント、値の範囲、平均および最も一般的な値 — さらにギザギザの行、重複行、混合型列および候補主キーに名前を付けるデータ品質レポート。デリミタを自動的に検出し、ブラウザで完全に実行されます。
入力
オプション
これをオフにすると、列は「列1」、「列2」…としてプロファイルされ、最初の行がデータとしてカウントされます。
また、スペースのみの値を空として数え、これはエクスポートをプロファイルする際に通常必要とされることです。
出力
| メトリック | 値 |
|---|---|
| No data yet | |
| # | 列 | タイプ | 空でない | 空 | 異なる | 範囲 | 平均 | 最も一般的 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No data yet | ||||||||
範囲と平均は数値列の値、日付の最初→最後、その他すべての文字の長さです。
このツールを使う他の方法
REST API
curl -X POST https://api.iotools.cloud/v1/tool/csv-profiler \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"csvSource": "id,name,signup_date,plan,seats,mrr,churned\n1,Acm…",
"delimiter": "auto",
"firstRowHeaders": "true",
"trimValues": "true"
}'ご自身のアカウントのキーに差し替えてください。ツールのフィールドがそのままリクエストボディになります——ラッパーはありません。
AIエージェントに依頼する
Use the IOTools `csv-profiler` tool (CSV Profiler) on this input:
YOUR_INPUT_HEREIOTools MCPサーバーに接続された任意のエージェントにこれを貼り付け、入力内容を追加してください。
埋め込みウィジェット
<iframe
src="https://iotools.cloud/embed/csv-profiler/"
width="100%" height="520" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"
title="CSV Profiler — iotools.cloud"
sandbox="allow-scripts allow-forms allow-same-origin allow-downloads allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox"
allow="clipboard-write"
style="width:100%;border:1px solid #e5e7eb;border-radius:12px;overflow:hidden"></iframe>
<script src="https://iotools.cloud/embed.js" async></script>ご自身のページに貼り付けるだけ——無料、キー不要、リンクを掲載するだけです。
| API/MCP 1回あたりの費用 | 5クレジットから |
|---|---|
| クレジットが足りませんか? | 料金を見る |
次の方法でも利用可能
ガイド
CSVを貼り付け — またはファイルをドロップ — して、どこにでもインポートする前に、実際に何が含まれているかの列ごとのプロファイルを取得します。この無料のオンラインCSVプロファイラは、各列のタイプを推測し、空と異なる値をカウントし、値の範囲と平均を報告し、最も一般的な値に名前を付け、次にギザギザの行、重複行、混合型列、候補主キーに名前を付ける平易な英語のデータ品質レポートを書きます。デリミタは自動的に検出され、何もアップロードされません。
使い方
- CSVをCSV入力に貼り付けるか、
.csvファイルをアップロードします。 - 推測が間違っていない限り、区切り文字を自動検出のままにしてください — カンマ、セミコロン、タブ、パイプも強制できます。
- ファイルにヘッダー行がある場合は、最初の行にヘッダーが含まれているをオンのままにしてください；オフにすると、列は「列1」、「列2」…としてプロファイルされ、最初の行がデータとしてカウントされます。
- 形状とファイルレベルの問題についてはデータセット概要を、列ごとの統計については列プロファイルを、修正する価値のある特定の項目についてはデータ品質レポートを読んでください。
両方のテーブルはCSVとしてコピーまたはダウンロードできるため、プロファイルはチケットまたはスプレッドシートに直接入力できます。
プロファイルの各列は何を意味しますか？
タイプは各空でない値から推測されます：integer、number、boolean、date、text、または値が一致しない場合はmixed（1と1.5の列はnumberであり、mixed ではありません — 整数は拡張されます）。空でないと空は満たされた空のセルをカウントします。異なるは推定値ではなく、異なる値の正確な数です。範囲と平均は数値列の数値の最小値/最大値と平均値、日付の最初→最後、その他すべての文字の長さです。最も一般的は最も頻繁な値とそれが発生する頻度を示します — 値が繰り返されない場合は空です。
"ギザギザ"行とは何ですか？
ヘッダーと異なるフィールド数の行。ほぼ常に、値内のデリミタまたは改行が引用符なしで出現したことを意味します。これは、インポート後に列を移動させるようなバグです。概要はそれらをカウントし、品質レポートはそれらに名前を付けます。
"候補主キー"にフラグを立てるのはなぜですか？
すべての行が異なる非空値を保持する列は、自然な一意識別子です — テーブルまたは結合を設計する前に知る価値があります。これは少なくとも5行のファイルでのみ報告されます。なぜなら、3行での一意性は通常偶然だからです。
パーサーは引用符で囲まれたフィールドを処理しますか？
はい。デリミタを含む引用符で囲まれた値、埋め込まれた改行、および二重の""エスケープはすべて正しく解析されます — これはカンマで分割するのではなく、本当のRFC 4180スタイルのパーサーです。これはプロファイリングにとって重要です。なぜなら、単純な分割は存在しないギザギザの行を報告するからです。
私のデータはプライベートですか？
完全に。パーシングとプロファイリングはブラウザで実行されます。ファイルはアップロード、ログ、保存されることはありません。それはホストされたデータツールではなく、ここで顧客エクスポートをプロファイルするポイントです。
結果をどうしたらいいですか？
列がほぼ空か混合型の場合は、インポート前にクリーンアップしてください。いくつかの列のみが必要な場合は、CSV Column Extractorを使用してください。ファイルを別のシステムに変形するには、CSV to JSONまたはCSV to SQLを試してください；フォーマット自体を整理するには、CSV Formatterを使用してください。