ViewCSV並べ替え・抽出・クリーニング・変換を試してください。ID のゼロが消えず、重複行が見つかれば正常です。
order_id,customer,city,product,quantity,unit_price,order_date,status 001041,悠真 吉田,札幌,USB-C cable,1,79.89,2026-01-13,paid 001042,颯太 中村,名古屋,USB-C cable,5,77.86,2026-02-07,refunded 001043,陽翔 中村,東京,Notebook A5,3,172.84,2026-03-14,paid 001044,大和 渡辺,名古屋,Notebook A5,9,48.54,2026-04-26,shipped 001045,陽翔 吉田,横浜,USB-C cable,1,,2026-05-18,pending
「CSV を vCard に変換」用です。見出しは連絡先の項目に自動で割り当てられます。
first_name,last_name,email,mobile,company,city,notes 結菜,中村,contact1@example.test,03-9540-4047,山田製作所,大阪, 悠真,山本,contact2@example.test,03-0379-8499,青空商事,大阪,"Met at the trade fair Prefers email" 葵,加藤,contact3@example.test,03-1591-8533,山田製作所,札幌, 湊,中村,contact4@example.test,03-8272-3520,青空商事,札幌,"VIP, call before 10:00" 結菜,吉田,contact5@example.test,03-9307-8622,北斗システム,福岡,
「CSV ファイルの結合」で、請求書ファイルと customer_id で結合してみてください。
customer_id,name,country,segment 00301,蓮 山本,日本,retail 00302,凛 加藤,日本,education 00303,芽依 佐藤,日本,retail 00304,颯太 高橋,日本,business 00305,芽依 吉田,日本,education
結合用の 2 つ目のファイルです。重複した顧客 ID で、1 対多の一致がどう報告されるかを確認できます。
customer_id,invoice_no,total,paid 00304,INV-2400,502.63,false 00303,INV-2401,449.97,true 00304,INV-2402,576.98,true 00307,INV-2403,853.43,false 00309,INV-2404,283.32,true
ルールを設定して「CSV のチェック」を実行し、次に「CSV のクリーニング」を実行して、それぞれの検出内容を比べてください。
id,name,email,age,signup_date,plan 1," 陽翔 佐藤",first@example.test,34,2026-01-04,pro 2,凛 鈴木,not-an-email,thirty,2026-02-30,Pro 3,蓮 高橋,third@example.test,,2026-03-11,free 3,蓮 高橋,third@example.test,,2026-03-11,free ,,,,,
グラフ・グループ集計・ピボット（月 × 地域）向けです。
month,region,revenue,units 2026-01,東京,2002,68 2026-01,大阪,867,37 2026-01,横浜,955,37 2026-02,東京,893,46 2026-02,大阪,2400,62
プログラムがすべての値を正確に保つかを確認できます。0007、1.2300、20 桁の ID がそのまま残る必要があります。
id,label,note,amount 0007,"Comma, inside","He said ""yes""",1.2300 12345678901234567890,"Line break","Ends with spaces ",-0.5 003,Café · 東京 · Москва · مرحبا,=SUM(A1:A2),1e-3 004,,Tab inside, 005,😀 emoji,"""quoted""",9007199254740993
開くと区切り文字の自動判定を確認できます。小数点がコンマの数値で抽出してみてください。
item_no;description;price;quantity 000201;Coffee beans 1 kg;12,90;2 000202;Desk lamp;34,50;3 000203;USB-C cable, 2 m;7,99;4 000204;Notebook A5;3,25;5 000205;株式会社みどり;1.234,50;1
固定のシード値から生成するため、ダウンロードするたびに同じ内容になります。大きなファイルの処理を試すのにお使いください。
CSV ツールのテスト用に作った、架空の人物と example.test のメール アドレスを使った 7 つの小さな CSV ファイルです。各ファイルについて、列の構成、用途、含まれている「落とし穴」を下に詳しく記載しています。たとえば 001041 のようにゼロ埋めされた ID、引用符で囲まれたコンマ、エスケープされた引用符、セル内の改行、空白の価格、重複した行などです。どのファイルも、見出し行付き・コンマ区切り・UTF-8・改行コード CRLF のテキストです。
| orders.csv | 受注 15 件。列は order_id、customer、city、product、quantity、unit_price、order_date、status。並べ替え、抽出、列マッピング、変換など、汎用的に使えるファイルです。 |
|---|---|
| orders-updated.csv | 比較用の orders.csv の更新版です。受注 001044 は数量が変わり、受注 001046 は削除され、受注 001099 が追加されています。 |
| contacts.csv | 連絡先 6 件。列は first_name、last_name、email、mobile、company、city、notes。vCard などアドレス帳形式への書き出し用です。 |
| customers.csv | 顧客 8 件。列は customer_id、name、country、segment。結合（ジョイン）の左側に使います。 |
| invoices.csv | 請求書 10 件。列は customer_id、invoice_no、total、paid。結合の右側に使います。一部の請求書は、customers.csv に存在しない顧客 00309 を参照しています。 |
| signups.csv | わざと乱れた状態にした会員登録データ 7 レコード。列は id、name、email、age、signup_date、plan。クリーニングとチェック用です。 |
| sales.csv | 縦持ち（ロング形式）の月別売上 18 行。列は month、region、revenue、units で、3 地域それぞれ 6 か月分です。グラフ、ピボット、行列の入れ替え用です。 |
列名は、多くの書き出しファイルと同様に英数字の識別子です。日付は ISO 8601 形式（2026-03-25）、月は 2026-01 の形式で、金額は小数点にピリオドを使った小数第 2 位までの値です。
orders.csv：order_id はすべて 6 桁にゼロ埋めされています（001041～001054）。ID を数値として読み込むツールでは、先頭のゼロが消えてしまいます。商品 Monitor 27" は "Monitor 27"""（エスケープされた引用符）と書かれ、"Chair, ergonomic" には引用符で囲まれたコンマが含まれます。受注 001045 は unit_price が空で、受注 001047 は顧客名の前後に空白があり、最後の行は受注 001043 とまったく同じ重複行です。contacts.csv：notes のセルの 1 つは 2 行にわたり（Met at the trade fair / Prefers email）、別のセルにはコンマが含まれます（VIP, call before 10:00）。ほとんどの notes は空です。携帯電話番号は +1 555 で始まります。customers.csv と invoices.csv：どちらも 00301 のような 5 桁にゼロ埋めされた customer_id をキーにしているため、両方が文字列のまま保たれている場合にだけ結合で一致します。顧客 00308 には請求書が 3 件あり、4 人の顧客には請求書がなく、00309 には請求書はあっても顧客の行がありません。signups.csv：名前の先頭に空白があるもの、末尾に空白があるもの、空白が 2 つ続くものが 1 件ずつあります。email 列には not-an-email と N/A、age 列には thirty と空の値が入っています。存在しない日付 2026-02-30 と、日と月のどちらが先か判断できない 11/03/2026 があり、1 つのプランが pro と Pro の 2 通りで表記されています。さらに、完全に重複したレコード、すべて空のレコードがあり、id 4 のレコードは存在しません。sales.csv：数値だけの整ったファイルです。revenue と units は整数なので、比較の基準として使えます。このファイルでツールが誤った結果を出した場合、原因はデータの乱れではありません。| 表示・並べ替え・抽出 | orders.csv を CSV ビューアー、並べ替え、抽出 のツールで使います。order_id で並べ替え、ゼロ埋めされた ID の順序が保たれるかを確認してください。 |
|---|---|
| 変換 | CSV を JSON に変換、CSV を SQL に変換、CSV を Excel に変換 には orders.csv を、CSV を vCard に変換 には contacts.csv を使います。001041 が変わらずに残り、2 行にわたるメモが 1 つの値のままかを確認してください。 |
| 2 つのバージョンの比較 | CSV ファイルの比較 で orders.csv と orders-updated.csv を比べます。変更 1 行、削除 1 行、追加 1 行が見つかれば正常です。 |
| 結合 | CSV ファイルの結合 で、customer_id をキーにして customers.csv と invoices.csv を結合します。 |
| クリーニングとチェック | CSV のクリーニング や CSV のチェック で signups.csv を使います。上に挙げた問題のうち、ツールがどれを報告し、どれを修正するかを確認できます。 |
| グラフとデータの組み替え | CSV グラフ作成（月別または地域別の売上）や CSV の行列入れ替え で sales.csv を使います。 |
これらのファイルを使うツールのページでは、サンプルで試す を選ぶと対応するファイルがすぐに読み込まれます。自分のデータを開く前に、ツールの動作を確かめられます。
いいえ。人物は一般的な名と姓をランダムに組み合わせたもので、会社名も架空です。メール アドレスはすべて RFC 2606 で予約された .test ドメインを使い、英語版の電話番号は 555 で始まる番号を使っています。都市名は実在の地名ですが、ラベルとして使っているだけです。価格、数量、日付は固定のシード値から生成しているため、各ファイルは何度作成しても同じ内容になります。
ファイルの内容は表示言語に合わせて変わります。ほかの言語のページでは、名前、都市、会社名、電話番号の書式がその言語の利用者になじみのあるものになりますが、列名、ID、注意点の内容は同じです。
これらのファイルは、すべての行を目で確認できるよう、あえて小さくしています。数千行のデータ、別の種類の列、独自の列名が必要な場合は、CSV ジェネレーター を使ってください。同じシード値と設定からは常に同じファイルが生成されるため、テストをまったく同じ条件で繰り返せます。
contacts.csv の先頭 3 レコードのファイル上の記述と、RFC 4180 に正しく従う読み取り処理が返す値です。改行とコンマは notes の値の中にとどまります。末尾の空のフィールドは列の欠落ではなく、空の文字列として扱われます。
first_name,last_name,email,mobile,company,city,notes Ava,Williams,contact1@example.test,+1 555-235-0351,Harbor Analytics,Atlanta, Mary,Brown,contact2@example.test,+1 555-073-4622,Bluebird Labs,Chicago,"Met at the trade fair Prefers email" Olivia,Garcia,contact3@example.test,+1 555-982-2565,Northwind,Chicago,
[ ["Ava", "Williams", "contact1@example.test", "+1 555-235-0351", "Harbor Analytics", "Atlanta", ""], ["Mary", "Brown", "contact2@example.test", "+1 555-073-4622", "Bluebird Labs", "Chicago", "Met at the trade fair\nPrefers email"], ["Olivia", "Garcia", "contact3@example.test", "+1 555-982-2565", "Northwind", "Chicago", ""] ]
実在の人物や連絡先は含まれていないため、テスト用データとして安心して使えます。ただし、都市名は実在の地名である点に注意してください。
実際の書き出しファイルでも、受注番号、郵便番号、商品コードなどでよく見られ、CSV ツールで最も崩れやすい部分だからです。001041 が 1041 になった場合、そのツールは文字列を数値に変換しています。
重複の削除と比較をテストするためです。最後のレコードは受注 001043 とまったく同じ内容なので、重複のチェックでは重複行が 1 行見つかるはずです。