Text को Columns में Split करें
अपना delimiter चुनकर (comma, space या कोई और character) delimited text से columns निकालें
Split Text into Columns एक फ्री ऑनलाइन टूल है जो आपके दिए हुए delimiter से text को अलग‑अलग columns में बांट देता है।
Split Text into Columns एक फ्री ऑनलाइन text splitter है जो CSV जैसे delimited text से columns निकालने के लिए बनाया गया है। बस अपना data paste करें, delimiter चुनें (जैसे comma, space या कोई भी character) और content को अलग‑अलग columns में split कर दें। ये तब काम आता है जब आपको delimited file से values अलग करनी हों, कॉलम डेटा जल्दी isolate करना हो या text को आगे spreadsheet, script या किसी और टूल के लिए तैयार करना हो।
Split Text into Columns क्या करता है
- आपके चुने हुए delimiter के आधार पर text को अलग‑अलग columns में split करता है
- CSV जैसे delimited text की lines से columns निकालता है
- comma और space जैसे common delimiters के साथ किसी भी character को सपोर्ट करता है
- एक ही delimited line को अलग‑अलग column values में बदलने में मदद करता है
- पूरी तरह ऑनलाइन, सीधे ब्राउज़र में चलता है – कोई इंस्टॉल नहीं
Split Text into Columns कैसे इस्तेमाल करें
- अपना delimited text paste या टाइप करें (जैसे CSV जैसा data)
- वो delimiter चुनें जो values को अलग करता है (comma, space या कोई और character)
- Split रन करें ताकि input से columns निकाले जा सकें
- अलग हुए columns को देखें और result copy करके अगले स्टेप में यूज़ करें
- अगर जरूरत हो तो delimiter बदलें और दोबारा split करें ताकि format से मैच हो जाए
लोग Split Text into Columns क्यों यूज़ करते हैं
- एक ही delimited line में रखी values को जल्दी‑से अलग‑अलग columns में तोड़ने के लिए
- CSV या दूसरे delimited text से columns निकालने के लिए, बिना spreadsheet import सेट किए
- logs, exports या reports से आए delimited data को जल्दी साफ करने के लिए
- delimited text को आगे एडिटिंग, transformation या analysis के लिए तैयार करने के लिए
- manual splitting और copy‑paste का झंझट कम करने के लिए
मुख्य Features
- Delimiter‑based splitting जिससे flexible parsing हो सके
- comma‑separated, space‑separated और custom‑delimited text पर काम करता है
- CSV जैसे delimited text से columns निकालने के लिए डिज़ाइन किया गया
- बार‑बार अलग delimiter ट्राई करने के लिए simple और fast workflow
- फ्री ऑनलाइन टूल जो modern browsers में चलता है
Common Use Cases
- CSV file से copy किए गए comma‑separated values को अलग‑अलग columns में बांटना
- space‑delimited data (जैसे simple lists या exports) से columns निकालना
- custom delimiter (जैसे pipe | या semicolon ;) वाले text से values अलग करना
- delimited text को spreadsheets या दूसरे processing tools में paste करने के लिए तैयार करना
- छोटे datasets को जल्दी parse करके आगे transform करने से पहले साफ करना
आपको क्या रिज़ल्ट मिलता है
- आपके delimited text से निकाला हुआ column‑based output
- आपके चुने हुए delimiter के हिसाब से values साफ‑साफ अलग columns में
- column data को isolate करके दोबारा use करने का आसान तरीका
- ब्राउज़र में ready result, जिसे तुरंत दूसरे workflows में copy कर सकते हैं
ये टूल किनके लिए है
- कोई भी यूज़र जो CSV या दूसरे delimiter‑separated text के साथ काम करता है
- Analyst और operations वाले लोग जिन्हें exported data से जल्दी columns निकालने की जरूरत होती है
- Developers और testers जो sample datasets या log जैसा text parse करते हैं
- Office users जो spreadsheets और reports के लिए values तैयार करते हैं
- Students और teachers जो simple delimited datasets के साथ काम करते हैं
Split Text into Columns इस्तेमाल करने से पहले और बाद में
- पहले: एक line में सारा text, values सिर्फ comma, space या किसी और character से अलग
- बाद में: आपके चुने हुए delimiter के हिसाब से values अलग‑अलग columns में
- पहले: column data निकालने के लिए manually split और copy‑paste
- बाद में: delimited text से columns निकालने का तेज और simple तरीका
- पहले: नए या अनजाने delimited data को कैसे parse करें, इसको लेकर confusion
- बाद में: delimiter बदलकर जल्दी‑जल्दी test करें और दोबारा split करके सही format पकड़ें
लोग Split Text into Columns पर भरोसा क्यों करते हैं
- पूरी तरह साफ logic पर आधारित: आपका text + आपका चुना हुआ delimiter
- CSV‑style delimiter‑separated content जैसे common data formats के साथ aligned
- बिना extra setup के practical cleanup और extraction tasks के लिए useful
- सीधे ब्राउज़र में चलता है, जब जरूरत हो तब तुरंत खोल सकते हैं
- i2TEXT की online text और productivity tools suite का हिस्सा
ज़रूरी Limitations
- Result पूरी तरह इस बात पर depend करता है कि आपने सही delimiter चुना है या नहीं
- अगर आपके data के अंदर ही वही delimiter values के बीच में मौजूद है, तो splitting आपके सोचे हुए columns से अलग हो सकती है
- अगर हर line में delimiter consistent नहीं है या rows irregular हैं, तो columns uneven बन सकते हैं
- हमेशा निकले हुए columns को चेक करें कि split आपके source format से match कर रहा है या नहीं
- Best result के लिए कोशिश करें कि आपका text हर line में एक जैसा delimited हो
लोग और किन नामों से ढूंढते हैं
यूज़र इस टूल को text to columns, CSV ko columns me split karna, delimiter splitter, CSV se columns nikaalna, split delimited text या CSV column extractor जैसे नामों से भी सर्च कर सकते हैं।
Split Text into Columns vs दूसरे तरीकों से Columns निकालना
Split Text into Columns की spreadsheet या manual editing से comparison कैसा है?
- Split Text into Columns (i2TEXT): आपके दिए हुए delimiter से text को columns में split करता है, खास तौर पर CSV जैसे delimited text से जल्दी columns निकालने के लिए
- Spreadsheets (import tools): बड़े files और अलग‑अलग data types के लिए powerful, लेकिन import और settings में ज़्यादा steps लग सकते हैं
- Manual splitting: छोटे snippets के लिए चल जाता है, लेकिन ज़्यादा data पर slow और error‑prone हो जाता है
- Split Text into Columns कब यूज़ करें: जब आपको सिर्फ ब्राउज़र से, बिना extra setup के, delimited text से जल्दी columns निकालने हों
Split Text into Columns – FAQs
ये आपके input text को आपके चुने हुए delimiter (जैसे comma, space या कोई और character) से split करके अलग‑अलग columns में निकाल देता है।
Delimiter वो character होता है जो आपके text में values को अलग‑अलग करता है, जैसे CSV data में comma, space‑separated values में space या आपके dataset में इस्तेमाल होने वाला कोई और symbol।
हाँ। अगर आपका CSV content comma जैसे delimiter से अलग है, तो आप उस text को यहाँ paste करें और comma delimiter चुनकर उसे columns में split कर सकते हैं।
आप comma या space जैसे common delimiters दे सकते हैं, और साथ ही कोई भी valid character जो आपके text में values को अलग करने के लिए यूज़ हुआ है।
नहीं। ये टूल फ्री है और सीधे आपके ब्राउज़र में online काम करता है।
Delimited Text को कुछ सेकंड में Columns में Split करें
अपना delimited text paste करें, delimiter चुनें (comma, space या कोई भी character) और इस फ्री online टूल से तुरंत columns निकाल लें।
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क्यों टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें ?
डेटा प्रबंधन और विश्लेषण में, टेक्स्ट को विभाजित करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण कौशल है। विशेष रूप से, जब डेटा एक ही कॉलम में होता है और एक निश्चित सीमांकक (delimiter) द्वारा अलग किया जाता है, तो 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा एक गेम-चेंजर साबित होती है। यह सुविधा विभिन्न स्प्रेडशीट प्रोग्राम और डेटाबेस में उपलब्ध है, और इसका उपयोग डेटा को साफ करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण के लिए तैयार करने में व्यापक रूप से किया जाता है।
कल्पना कीजिए कि आपके पास एक स्प्रेडशीट है जिसमें ग्राहकों के नाम और ईमेल पते एक ही कॉलम में हैं, और वे अल्पविराम (comma) से अलग हैं। इस स्थिति में, आप सीधे इस डेटा का विश्लेषण नहीं कर सकते। आपको नामों को ईमेल पतों से अलग करना होगा। यहीं पर 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा काम आती है। आप अल्पविराम को सीमांकक के रूप में निर्दिष्ट करते हैं, और यह सुविधा स्वचालित रूप से नामों को एक कॉलम में और ईमेल पतों को दूसरे कॉलम में विभाजित कर देती है।
इस सुविधा का महत्व कई कारणों से है:
* डेटा को साफ करना: अक्सर, हमें जो डेटा मिलता है वह अव्यवस्थित होता है। इसमें अनावश्यक वर्ण, रिक्त स्थान या गलत प्रारूप हो सकते हैं। 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा का उपयोग करके, हम डेटा को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ सकते हैं और फिर प्रत्येक टुकड़े को अलग-अलग साफ कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक कॉलम में पते हैं, तो आप उन्हें सड़क के नाम, शहर, राज्य और ज़िप कोड में विभाजित कर सकते हैं। फिर आप प्रत्येक कॉलम को अलग-अलग साफ कर सकते हैं, जैसे कि अनावश्यक रिक्त स्थानों को हटाना या ज़िप कोड को सही प्रारूप में बदलना।
* डेटा को व्यवस्थित करना: डेटा को व्यवस्थित करना विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण है। 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा का उपयोग करके, हम डेटा को तार्किक कॉलम में व्यवस्थित कर सकते हैं, जिससे इसे समझना और विश्लेषण करना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक कॉलम में उत्पादों की सूची है, तो आप उन्हें श्रेणी, उपश्रेणी और मूल्य में विभाजित कर सकते हैं। फिर आप प्रत्येक कॉलम को सॉर्ट कर सकते हैं, फ़िल्टर कर सकते हैं या समूहीकृत कर सकते हैं, जिससे आपको उत्पादों के बारे में जानकारी प्राप्त करने में मदद मिलती है।
* डेटा विश्लेषण को सरल बनाना: जब डेटा को सही ढंग से व्यवस्थित किया जाता है, तो उसका विश्लेषण करना बहुत आसान हो जाता है। 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा हमें डेटा को इस तरह से संरचित करने में मदद करती है कि हम आसानी से गणना कर सकें, चार्ट बना सकें और रिपोर्ट तैयार कर सकें। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक कॉलम में बिक्री डेटा है, तो आप इसे तारीख, उत्पाद और राशि में विभाजित कर सकते हैं। फिर आप प्रत्येक कॉलम का उपयोग करके बिक्री रुझानों का विश्लेषण कर सकते हैं, सबसे अधिक बिकने वाले उत्पादों की पहचान कर सकते हैं और बिक्री पूर्वानुमान तैयार कर सकते हैं।
* समय और प्रयास बचाना: मैन्युअल रूप से डेटा को विभाजित करना समय लेने वाला और त्रुटि-प्रवण हो सकता है। 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा स्वचालित रूप से इस प्रक्रिया को करती है, जिससे हमें समय और प्रयास की बचत होती है। यह विशेष रूप से तब महत्वपूर्ण है जब हमें बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करना होता है।
* विभिन्न डेटा स्रोतों के साथ अनुकूलता: अक्सर, हमें विभिन्न स्रोतों से डेटा प्राप्त होता है, और प्रत्येक स्रोत डेटा को अलग-अलग प्रारूप में संग्रहीत कर सकता है। 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा हमें विभिन्न डेटा प्रारूपों को एक समान प्रारूप में बदलने में मदद करती है, जिससे विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत करना आसान हो जाता है।
'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा का उपयोग विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ किया जा सकता है, जैसे कि नाम, पते, ईमेल पते, फोन नंबर, उत्पाद विवरण, लेनदेन डेटा और बहुत कुछ। यह सुविधा विभिन्न प्रकार के सीमांककों का समर्थन करती है, जैसे कि अल्पविराम, टैब, स्पेस, अर्धविराम और अन्य कस्टम वर्ण।
संक्षेप में, 'टेक्स्ट को कॉलम में विभाजित करें' सुविधा डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के लिए एक अनिवार्य उपकरण है। यह हमें डेटा को साफ करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण के लिए तैयार करने में मदद करता है, जिससे हमें समय और प्रयास की बचत होती है और हमें बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है। डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए इस सुविधा को सीखना और उपयोग करना महत्वपूर्ण है।