將 IPYNB 轉換 為 CSV — 在線 免費
輕鬆使用我們的線上工具，把 Jupyter 筆記本資料以最快速度將 IPYNB 轉換 為 CSV，免安裝、免登入，直接在瀏覽器完成；支援表格抽取與乾淨格式輸出，適合數據整理、分析與匯入系統。透過IPYNB 轉 CSV 線上流程，您可一鍵上載檔案、即時預覽結果，確保欄位正確與內容完整；我們注重資料安全與高相容性，讓您在任何裝置上都能快速完成轉檔。
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將 IPYNB 轉換 為 WORDIPYNB 轉換成 CSV 的常見問題
以下是將 IPYNB 轉換成 CSV 的常見問題簡單說明，幫你快速了解重點、避免出錯，並提升轉換效率。無論你是新手還是有經驗的使用者，都可以在這裡找到清楚易明的解答。
我可以在轉換IPYNB到CSV時只匯出特定的資料表或欄位嗎
可以，但要視乎你在 IPYNB（Jupyter Notebook）內如何處理資料。一般做法是先用 pandas 載入並整理資料，透過 DataFrame 過濾來選出特定的資料表（多個表可用多個 DataFrame 代表）或欄位，然後再使用 to_csv() 只輸出需要的部分。
例如：若你已有一個名為 df 的資料表，只想匯出欄位 A、B、C，可寫：df[[«A»,»B»,»C»]].to_csv(«output.csv», index=False)。如果需要條件篩選（如只輸出某日期範圍或數值大於門檻），先用 df.query() 或布林條件過濾，再匯出。
若 Notebook 內有多個資料表，分別命名如 df_sales、df_users，可以各自挑選欄位後輸出到不同 CSV；或使用 concat() 合併後再選欄。記得檢查 編碼（utf-8）、分隔符（逗號或分號）、以及 index=False 以避免多餘索引列。
轉換後的CSV會保留原來的編碼與行列格式嗎
一般情況下，轉換後的 CSV 會盡量保留原始的 文字編碼（如 UTF-8）及 行列結構，包括欄位順序、列數與分隔符號（通常為逗號）。但若原檔含有特殊字元、混合編碼或非常規分隔符，可能出現編碼錯亂或欄位錯位的情況。
為確保一致性，建議在轉換前先確認原始檔的 編碼格式，並在需要時指定 分隔符（逗號、分號或 Tab）與 文字引用符（如雙引號）。若遇到亂碼或格式跑位，可嘗試另存為 UTF-8、統一換行符（LF/CRLF），或在試算表軟件匯入時手動設定分隔與編碼。
如何處理IPYNB中含有圖片或輸出結果的儲存格在CSV中的呈現
在把 Jupyter 的 IPYNB 轉成 CSV 時，含有圖片或豐富輸出（如圖表、HTML）的儲存格無法原樣呈現，因為 CSV 只支援純文字。建議先將圖片輸出為檔案（如 PNG、JPEG、HEIF 等），再在對應的儲存格中填入圖片的檔名或網址，而不是內嵌位元資料。
常見做法：在 Notebook 內以程式碼將每個輸出的圖片另存到資料夾，檔名可用索引或雜湊值保證唯一；在轉換 CSV 前，把該儲存格內容改為圖片的 路徑/URL 或以 Markdown 形式記錄（如 ），雖然 CSV 不會渲染 Markdown，但便於後續系統解析與重建視覺內容。
若輸出為表格或多行文字，先轉為純文字摘要（如前 N 行或統計結果），或以 JSON 字串壓縮結構化內容後寫入單一儲存格。實務流程：1) 以 nbconvert/nbformat 走訪儲存格，分離圖片與輸出；2) 存檔圖片並回填連結；3) 將清洗後的文字內容匯出為 CSV。如此可在 CSV 中保持可讀性，同時保留可追溯的圖片資源。
轉換時能否合併多個資料框成為同一個CSV檔
可以，但需先在本地或腳本中把多個資料框先行合併再輸出成單一CSV：常見做法是先以欄位名稱對齊，再用row-bind（直向合併）或join/merge（依鍵值合併）整合成一個資料框；處理編碼（如UTF-8）、分隔符（如逗號）、缺失值（以空白或NA）及欄位順序一致後，再一次性匯出CSV，即可得到合併後的單檔。
IPYNB與CSV有何差異以及在使用情境上應如何選擇
IPYNB 是 Jupyter Notebook 的檔案格式，包含可執行的程式碼、輸出結果、圖表與文字說明，適合互動式分析、教學與可重現研究；CSV 則是純文字的逗號分隔表格資料，輕量、相容性高，適合資料交換、批次處理與在各種工具中快速讀寫。選擇上：需要展示流程、混合程式與敘述、反覆試驗或協作時用 IPYNB；只需儲存與傳遞結構化資料、做ETL、匯入資料庫或供多種系統讀取時用 CSV；若要將分析結果分享給非技術對象或上傳至生產流程，可先在 IPYNB 探索，最後導出關鍵表格為 CSV。
轉換會不會遺失空值NaN或日期時間格式會被改變
一般情況下，空值/NaN在轉換後會被保留為空白或對應的缺失標記，但具體表現取決於目標格式的支援與讀取軟件；至於日期時間格式，若原檔包含明確的時區與標準化時間戳，通常不會被更改，但可能因目標格式或本地化設定而顯示不同格式（例如YYYY-MM-DD與DD/MM/YYYY），建議在轉換後檢查欄位設定或於匯出時明確指定格式與時區以避免誤差。
大型IPYNB檔案轉成CSV時有檔案大小或列數限制嗎
一般而言，將大型 IPYNB 轉成 CSV 會受多重因素影響：像是瀏覽器或執行環境的記憶體上限、單一檔案的大小限制、以及 CSV 對行數的實際處理能力；雖然 CSV 理論上沒有固定的列數上限，但在匯出過程中，若資料集過大可能出現記憶體不足或逾時問題，並且某些試算表軟件對 CSV 的可載入列數有實務限制（例如 Excel 舊版約 1,048,576 列）；建議將資料分批輸出、使用串流式寫入、或先清理不必要欄位以減少檔案大小，並確認目標應用的列數與檔案大小可接受範圍，以避免匯出或開啟時失敗；此外，若包含大型影像或非結構化輸出，請先過濾，只保留需要轉成 CSV 的表格型資料。
轉換後的CSV是否支援中文與特殊字元不會亂碼
可以，轉換後的 CSV 支援中文與各種特殊字元且不會亂碼；我們預設輸出為UTF-8編碼（含BOM）以確保在 Excel、Google 試算表等常見工具中正確顯示，如需其他編碼（例如Big5或UTF-16），亦可於匯出時選擇相應設定。