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Estúdio CSV

Largue um arquivo CSV (ou carregue dados demo de 100 linhas) e explore-o como uma ferramenta de alimentação: filtrar linhas, ordenar por várias colunas, aumentar células, visualizar distribuições de colunas e exportar para CSV / TSV / JSON / Excel / Markdown / HTML — todos 100% em seu navegador.

CSV Studio

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How to use CSV Studio

  1. Clique em Importar CSV ou arraste um arquivo .csv para a página (ou clique em Demo Data para uma amostra de 100 linhas).
  2. Use as abas da barra lateral para escolher uma ação: Filtrar, classificar, atualizar em massa, exportar ou visualizar.
  3. Crie filtros / níveis de classificação — a visualização da tabela atualiza ao vivo.
  4. Exportar a visão filtrada para CSV, JSON, Excel, Markdown ou HTML.

O que é {nome}?

CSV Studio agrupa as operações de planilha mais comuns em um espaço de trabalho focado. Use Filtro para filtrar linhas com condições combinadas (igual, contém, regex, maior que, vazio, e muito mais). Sort por uma ou muitas colunas. Bulk Update aplica find-and-place, maiúsculo, corte ou set-value transforma em colunas inteiras ao mesmo tempo. Visualise desenha um gráfico de barras dos valores superiores de qualquer coluna. Exportar a visão filtrada para CSV, TSV, JSON, XLSX, Markdown ou HTML.

Cada operação é executada localmente no seu navegador — sem envio, sem servidor, sem inscrição.

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FAQ

Quão grande um arquivo pode lidar?
Confortável com arquivos de 10.000 linhas. As tampas de visualização da tabela em 500 linhas para o desempenho, mas filtro / classificação / exportação ainda operam no conjunto de dados completo.
Os meus dados estão em algum lugar?
Não. Cada operação — processar, filtrar, ordenar, atualizar, exportar — é executada no seu navegador. O ficheiro nunca deixa o teu dispositivo.
Posso desfazer uma atualização em massa?
Sim — o botão Desfazer devolve a última atualização em massa. Guardamos os últimos 10 instantâneos em memória.

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Author

SC
Sarah Chen"The Data Whisperer"

Data Analyst & CSV Specialist

Sarah has spent more than a decade wrangling spreadsheets, debugging CSV exports, and teaching teams how to make data work for them. She previously led data-quality initiatives at a fintech unicorn, where she reduced reporting errors by 40 percent through automated validation pipelines. When she is not optimizing queries or writing about data tooling, you will find her mentoring junior analysts at local bootcamps and speaking at data literacy meetups.

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