根据选定的列有效地识别和删除 CSV 文件中的重复行。保持数据清洁和准确。
根据行数或文件大小将大型 CSV 文件分解为更小、更易于管理的数据块。非常适合处理大型数据集。
轻松地从 CSV 文件中删除不需要的列（字段）。通过仅保留相关信息来简化数据。
通过基于公共匹配列从辅助 CSV 文件添加包含数据的新列来丰富您的主 CSV 文件。
分析您的 CSV 文件以获取每个列的宝贵见解、统计信息和数据分布。更好地了解您的数据。
将多个 CSV 文件合并为一个统一的文件。用于整合来自各种来源的数据。
检查 CSV 文件的结构完整性和格式错误，确保它们格式正确并准备好进行处理。
通过选择自定义分隔符、引号字符和行尾来标准化您的 CSV 文件，以实现一致的格式。
通过基于选定列中的值应用过滤器，从 CSV 文件中提取特定行。专注于重要的数据。
使用大写、小写或首字母大写等转换来修改 CSV 文件特定列中的数据。
通过按升序或降序对所选列中的值对行进行排序来组织 CSV 数据。
将您的 CSV 文件转换为 JSON 或 XML 等其他流行数据格式，从而促进数据交换和集成。
对 CSV 文件中的数字数据执行总和、平均值、最小值、最大值或计数等计算，并按特定列分组。
通过删除空行、修剪空格、处理特殊字符和规范化大小写来整理 CSV 文件，以获得更清洁的数据。
通过基于选定的键列逐行比较来识别两个 CSV 文件之间的差异。突出显示添加、删除和修改。
通过基于两个文件中的公共列执行类似 SQL 的连接（内部、左、右、完全）来合并来自两个 CSV 文件的数据。
使用 SHA-256 算法安全地哈希 CSV 文件中选定列的数据。非常适合数据匿名化或完整性检查。
使用 SHA-512 算法安全地哈希 CSV 文件中选定列的数据，提供更高级别的安全性。
利用现代 SHA-3 哈希算法对 CSV 列中的数据进行哈希处理，为敏感信息提供强大的安全性。
为 CSV 列中的数据生成 MD5 哈希。适用于快速完整性检查，但对敏感数据的安全性较低。
使用 RIPEMD-160 哈希算法为 CSV 列中的数据创建安全哈希，这是一种不太常见但可靠的选项。
