Перетворіть IPYNB на CSV онлайн і безкоштовно

Швидко та безкоштовно перетворіть IPYNB на CSV онлайн: наша зручна платформа дозволяє експортувати дані з Jupyter Notebook у таблицю за кілька кліків, зберігаючи структуру та кодування; просто завантажте файл, натисніть Перетворити IPYNB y CSV і отримайте якісний результат без встановлення програм, з підтримкою великих файлів та без втрати даних.

Більше онлайн‑конвертерів IPYNB для перетворення ваших ноутбуків

Хочете швидко змінити формат своїх ноутбуків IPYNB? Оберіть інші наші онлайн‑інструменти та конвертуйте файли в секунди з чудовою якістю — від зображень до документів і таблиць; а для цього розділу просто натисніть, щоб Перетворити IPYNB y CSV безкоштовно.

Поширені запитання про перетворення IPYNB у CSV

Нижче ви знайдете короткі та зрозумілі відповіді на найчастіші запитання про перетворення файлів IPYNB у CSV. Ми пояснюємо основні кроки, можливі помилки та поради, щоб ви швидко й безпечно отримали потрібний результат.

Які вимоги до структури даних у .ipynb

Файл .ipynb — це JSON-документ із верхнього рівня ключами: nbformat (ціле число версії), nbformat_minor (додаткова версія), metadata (загальні метадані з можливими секціями kernelspec і language_info), та cells (масив комірок). Структура має бути валідним JSON у кодуванні UTF-8 без зайвих бінарних вкраплень.

Кожна комірка в cells — це об’єкт із полями cell_type («code» або «markdown»), source (рядок або масив рядків із вмістом), metadata (об’єкт метаданих). Для code-комірок обов’язкові execution_count (число або null) та outputs (масив об’єктів виводу з типами «stream», «execute_result», «display_data», «error»).

У outputs кожен елемент містить output_type і відповідні поля: для «stream» — name («stdout»/«stderr») і text; для «execute_result»/«display_data» — data (MIME-ключі як «text/plain», «image/png») і metadata; для «error» — ename, evalue, traceback. Дотримуйтеся актуальної версії nbformat (зазвичай 4.x) та узгодженості типів полів.

Чи збережуться всі таблиці та аркуші з ноутбука у одному файлі .csv

Ні. Формат .csv зберігає дані лише з одного активного аркуша і не підтримує кілька аркушів чи таблиць у межах одного файлу. Кожен аркуш книги доведеться експортувати окремо.

Також .csv не зберігає форматування, формули, злиті комірки та діаграми — лише «плоскі» текстові значення, розділені комами (або іншим роздільником). Структури на кшталт зведених таблиць перетворяться на статичні значення, якщо їх попередньо розгорнути.

Щоб зберегти всі аркуші в одному файлі, використовуйте формати, що підтримують багатосторінкові книги, наприклад .xlsx або .ods. Якщо потрібні саме .csv, експортуйте кожен аркуш окремим файлом і назвіть їх відповідно.

Як обробляються порожні значення та NaN під час експорту у CSV

Під час експорту у CSV порожні значення зазвичай зберігаються як порожні поля між комами: ,, або як порожній рядок у клітинці. Це дає змогу іншим інструментам коректно розпізнавати відсутні дані без додаткових позначок. Якщо у стовпці немає жодного символу, поле лишається пустим.

Для значень NaN часто застосовується явне текстове представлення, наприклад «NaN» або порожнє поле, залежно від налаштувань експорту. Більшість аналітичних бібліотек (наприклад, при імпорті назад) вміють трактувати «NaN» як відсутність числового значення.

Рекомендації: уніфікуйте підхід — або всі відсутні значення як порожні поля, або як NaN. За потреби вкажіть плейсхолдер (наприклад, «NA») і вибраний роздільник та кодування, щоб імпортуюча сторона правильно зчитала пропуски й не сплутала їх із нулями чи текстом.

Як налаштувати кодування та роздільник у вихідному .csv

Щоб налаштувати кодування у вихідному .csv, оберіть потрібну кодувальну сторінку перед експортом або збереженням: зазвичай це UTF-8 (рекомендовано для кирилиці), іноді UTF-16 чи Windows-1251 для сумісності зі старими системами. У більшості програм опція доступна в діалозі “Зберегти як” або “Експорт”. Якщо файл уже створено, перекодуйте його у текстовому редакторі з підтримкою вибору кодування або скористайтесь командними інструментами (iconv, recode), зберігаючи як CSV без зміни структури даних.

Для вибору роздільника визначте символ, що розділяє поля: стандартно це кома (,), у деяких регіональних налаштуваннях — крапка з комою (;), інколи табуляція. Встановіть роздільник у параметрах експорту та увімкніть екраювання значень у лапках, якщо поля містять роздільник або переноси рядків. Під час імпорту вказуйте той самий роздільник і кодування, щоб уникнути зсувів колонок і некоректних символів.

Як зберегти лише конкретні DataFrame з ноутбука у CSV

Щоб зберегти лише конкретні DataFrame з ноутбука у CSV, експортуйте їх поіменно: df1.to_csv(«df1.csv», index=False), df2.to_csv(«df2.csv», index=False) тощо. Якщо маєте їх у словнику, можна пройтись циклом: for name, df in dfs.items(): df.to_csv(f»{name}.csv», index=False). Так ви збережете тільки потрібні таблиці без індексу.

Якщо потрібно вибрати підмножину стовпців чи рядків, спершу відфільтруйте: df_filtered = df[cols].query(«умова»), а потім df_filtered.to_csv(«filtered.csv», index=False). Для кількох DataFrame використовуйте список імен і перебір: for df in [df_a, df_b]: df.to_csv(f»{df.name}.csv», index=False) (або задайте потрібні імена вручну).

Які обмеження розміру файлу або кількості рядків існують для експорту

Загалом діють два типи обмежень: за розміром файлу та за кількістю рядків/записів у експорті. Конкретні ліміти залежать від формату експорту (наприклад, CSV, XLSX, JSON) та технічних обмежень браузера або середовища, у якому виконується експорт.

Для текстових форматів на кшталт CSV/JSON зазвичай ключовим є сумарний розмір даних (наприклад, до кількох сотень МБ), тоді як кількість рядків може бути більшою, якщо загальний обсяг лишається в межах ліміту пам’яті. Для XLSX часто є практичний ліміт у ~1 000 000 рядків на аркуш і значно нижчий ліміт за розміром через накладні витрати структури файлу.

Щоб уникнути збоїв, рекомендуємо: 1) за потреби розбивати експорт на частини/пакети; 2) очищати або фільтрувати дані перед експортом; 3) обирати формат, що краще підходить до обсягу (наприклад, CSV для дуже великих наборів). Якщо з’являються помилки пам’яті або тайм-аути, зменште розмір файлу чи кількість рядків і повторіть експорт.

Чи збережуться формули або тільки значення при вивантаженні у CSV

Під час експорту в формат CSV зберігаються лише значення комірок, а не формули; CSV — це текстовий формат без підтримки обчислень, тож результати формул перетворюються на статичні значення, а самі формули втрачаються.

У чому різниця між файлами .ipynb і .csv і коли який формат краще використовувати

Файл .ipynb — це «ноутбук» Jupyter, який зберігає комірки з кодом, виводом (графіки, таблиці), текстовими поясненнями (Markdown) та метаданими середовища. Він підходить для інтерактивних досліджень, демонстрацій, навчання та відтворюваних аналітичних звітів, де важливо поєднати код, результати та опис в одному файлі.

Файл .csv — це простий текстовий табличний формат із даними, розділеними комами (або іншими роздільниками). Його краще використовувати для обміну даними між системами, зберігання наборів даних, імпорту/експорту в Excel, БД чи скрипти. Обирайте .ipynb для аналітики з поясненнями та інтерактивністю, а .csv — коли потрібні чисті дані, сумісність і легка автоматична обробка.