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CSV过滤器

按列值过滤CSV数据，支持多个条件和运算符。支持12种过滤运算符，包括等于、包含、大于、小于和空值检查。 额外过滤器示例： [{"column": "年龄", "operator": "greater_than", "value": "25"}] [{"column": "状态", "operator": "equals", "value": "激活"}, {"column": "分数", "operator": "greater_equal", "value": "80"}] [{"column": "姓名", "operator": "contains", "value": "张"}, {"column": "邮箱", "operator": "is_not_empty"}]

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Maximum file size: 10MB

关键信息

分类
Data Processing
输入类型
file, text, select, textarea, checkbox
输出类型
file
样本覆盖
4
支持 API
Yes

概览

CSV过滤器是一款高效的数据处理工具，旨在帮助用户通过简单的条件设置，从复杂的CSV文件中快速提取所需行数据。它支持多达12种过滤运算符，并允许通过JSON配置实现多重条件组合，是清理和分析电子表格数据的理想选择。

适用场景

  • •需要从大型CSV数据集中提取符合特定业务规则的子集时。
  • •需要快速剔除包含空值或无效数据的行以进行数据清洗时。
  • •需要对销售、库存或用户列表进行多维度条件筛选时。

工作原理

  • •上传您的CSV文件，并指定需要过滤的目标列。
  • •选择过滤运算符（如等于、大于、包含等）并输入对应的过滤值。
  • •如有复杂需求，可使用JSON格式配置多个并行过滤条件。
  • •选择输出格式并执行过滤，即可下载处理后的数据文件。

使用场景

电商运营：从订单记录中筛选出特定状态（如“已支付”）且金额大于一定数值的订单。
人力资源：从员工名单中提取所有邮箱地址不为空的记录，以便进行后续联系。
市场分析：通过包含特定关键词的列值，快速定位目标客户群体或产品类别。

用户案例

1. 筛选高价值客户

市场分析师
背景原因
分析师手头有一份包含数万条记录的客户CSV文件，需要找出消费金额超过5000元且状态为“活跃”的客户。
解决问题
手动筛选数据量过大，容易出错且效率低下。
如何使用
上传客户数据文件，在“额外过滤器”中配置多条件JSON规则。
示例配置
[{"column": "消费金额", "operator": "greater_than", "value": "5000"}, {"column": "状态", "operator": "equals", "value": "活跃"}]
效果
工具自动过滤出符合条件的客户行，生成一份精准的CSV文件，方便后续营销活动使用。

2. 清理无效联系人

数据管理员
背景原因
需要清理一份包含姓名和邮箱的联系人列表，剔除所有邮箱地址缺失的无效记录。
解决问题
数据中存在大量空行和缺失邮箱的记录，影响数据库导入。
如何使用
上传CSV文件，将过滤列设为“邮箱”，选择“is_not_empty”运算符。
效果
成功剔除所有邮箱为空的行，导出一份干净的联系人列表。

用 Samples 测试

json, csv, file
CSV示例
各种数据类型、大小和复杂度级别的CSV示例文件
title token csv
json
Python 示例
Python代码示例和Hello World演示
preferred input family json
json
WebRTC 实时通信示例
全面的 WebRTC 示例，用于点对点音视频通信、数据通道、屏幕共享和信令服务器实现
preferred input family json
json
Grafana 高级应用示例
全面的 Grafana 示例，涵盖高级仪表板设计、告警配置、数据源集成和插件开发
preferred input family json
json

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常见问题

CSV过滤器支持哪些过滤运算符？

支持包括等于、不等于、包含、不包含、开头为、结尾为、大于、小于、大于等于、小于等于、为空以及不为空在内的12种运算符。

可以同时设置多个过滤条件吗？

可以。通过“额外过滤器”选项，您可以输入JSON格式的数组，实现多列或多条件的组合过滤。

处理后的数据支持哪些输出格式？

您可以选择将结果导出为CSV格式、JSON格式，或者生成一份简要的数据分析报告。

过滤时是否区分大小写？

支持。您可以勾选“区分大小写”选项，以确保过滤结果符合精确的字符匹配要求。

如何处理CSV中的多余空格？

工具默认开启“修剪空白”功能，会自动去除单元格值前后的多余空格，确保过滤条件的准确性。

API 文档

请求端点

POST /zh/api/tools/csv-filter

请求参数

参数名 类型 必填 描述
csvFile file (需要先上传) 是 -
filterColumn text 是 -
filterOperator select 否 -
filterValue text 否 -
additionalFilters textarea 否 -
outputFormat select 否 -
includeHeader checkbox 否 -
caseSensitive checkbox 否 -
trimValues checkbox 否 -

文件类型参数需要先通过 POST /upload/csv-filter 上传获取 filePath，然后将 filePath 传递给对应的文件字段。

响应格式

{
  "filePath": "/public/processing/randomid.ext",
  "fileName": "output.ext",
  "contentType": "application/octet-stream",
  "size": 1024,
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
文件: 文件

AI MCP 文档

将此工具添加到您的 MCP 服务器配置中： 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-csv-filter": {
      "name": "csv-filter",
      "description": "按列值过滤CSV数据，支持多个条件和运算符。支持12种过滤运算符，包括等于、包含、大于、小于和空值检查。

额外过滤器示例：
[{\"column\": \"年龄\", \"operator\": \"greater_than\", \"value\": \"25\"}]
[{\"column\": \"状态\", \"operator\": \"equals\", \"value\": \"激活\"}, {\"column\": \"分数\", \"operator\": \"greater_equal\", \"value\": \"80\"}]
[{\"column\": \"姓名\", \"operator\": \"contains\", \"value\": \"张\"}, {\"column\": \"邮箱\", \"operator\": \"is_not_empty\"}]",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=csv-filter",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

你可以串联多个工具，比如：`https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`，最多20个。

支持 URL 文件链接或 Base64 编码作为文件参数。

如果遇见问题，请联系我们：[email protected]