最後更新：2024 年 3 月
右最近，網絡上出現了很多CSV格式的文件，可以使用Microsoft Office應用程序（例如Excel）輕鬆管理這些文件。然而，CSV 文件的大小往往很大，因此傳統軟件可能無法有效地打開它們。需要強調的是，當使用 RAM 有限的計算機時，大型 CSV 文件往往會成為一個明顯的問題。為了克服這個問題，建議將大型 CSV 文件拆分為較小的部分。如果需要縮小Excel文件，可以使用常用的程序。如果您要拆分 CSV 以外的其他文件，另請查看我們的如何將大文件拆分為小文件的指南。
以下是一些無需強大軟件即可將 Excel 文件拆分為多個文件的簡單方法：
2024 年將大型 CSV 文件拆分為多個文件的 3 種方法
1.使用 LargeFileSplitter 分割大型 CSV 文件
此 Excel 工作表分隔符可以將 Excel 文件分成幾個新的 Excel 文件，每個新的 Excel 文件包含原始工作表之一。但是，如果你需要將excel文件分割成多個文件，在 Excel 文件分割器的所有可用選項中，LargeFileSplitter 是首選選項，因為它是最容易使用的程序，儘管它需要使用命令提示符。 excel splitter程序可以在GitHub上免費下載。 C# 的源代碼也可用！
使用此程序的唯一要求是在您的 PC 上安裝 .Net Framework 4.5。可以從以下位置下載微軟網站。之後，LargeFileSplitter 可以通過兩種方式使用：
1.)通過使用 CMD（命令提示符）。該程序將需要 CSV 文件所在的路徑，以及您想要將 Excel 文件分割成的部分的數量，如下所示：
LargeFileSplitter.exe "C:Portablestechindroid tutorialslarge.csv" 5
2.) 雙擊 LargeFileSplitter可執行文件，使用這種更簡單、更快捷的方式來分割 CSV 文件。
現在程序將打開一個命令窗口，詢問您“您想分割哪個文件？” 現在你需要輸入 csv 文件的確切位置。如果您發現這一步非常困難，只需將 CSV 文件複製到 LargeFileSplitter 的同一目錄中即可。
如果您已將 CSV 文件複製到程序的同一文件夾中，則只需鍵入要拆分的 CSV 文件的文件名即可。現在輸入 CSV 文件的名稱並單擊 Enter。
techindroid.csv
現在程序會問你“你想把它分成多少個文件？”。輸入要分割的文件數量，然後按“Enter”鍵。例如，我輸入“5”，我得到 excel 文件的 5 個分割部分。
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在 Excel 中拆分行後，CSV 文件的輸出名稱前面將帶有一個數字。有關如何將一張 Excel 工作表拆分為多個文件 techindroid.csv 的示例，生成的文件將具有名稱 1-techindroid.csv、2-techindroid.csv 和 3-techindroid.csv。
2.使用 CSV Splitter 程序使拆分變得容易
分割大型 CSV 文件的另一種方法是使用CSV 拆分器,用於分割 Excel 工作表的免費軟件，並提供直觀的圖形界面。當您需要打開大型Excel文件時，可以使用此軟件。該軟件可以通過以下鏈接下載：
1.)下載並打開後，您將看到以下窗口：
2.)從上面的選項來看，分割大型 CSV 文件的第一步是選擇文件需要拆分，接下來你必須設置輸出文件夾然後到調整行數你希望每個文件都有。最後，按“執行”。
3.)將 Excel 文件拆分為多個文件後，生成的文件將在每個文件名末尾有相應的數字結尾。例如，techindroid.csv 將分為 techindroid.csv.000、techindroid.csv.001、techindroid.csv.002 等。
CSV 文件分割器也可以與命令一起使用：
為此，只需使用如下命令運行它：
CSVSplitter filename="C:Portablestechindroid.csv" outputfolder=" C:Portables" rowcount=10000 firstrowheader=1 repeatheader=1
當打開大型 CSV 文件時，與第一個選項相比，經過多次測試後，CSV Splitter 的效率似乎較低，特別是在分割大文件時應用程序會被阻塞。因此，LargeFileSplitter 仍然是最推薦的選項。
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3.使用 EmEditor 處理大型 CSV 文件而不進行拆分
雖然本文的主要主題是拆分大型 CSV 文件，但我仍然想提供直接通過 EmEditor 處理大型文件的選項，而無需拆分它們。
與之前的選項不同，要使用的軟件 EmEditor 不是免費的，儘管它的功能最令人印象深刻。該程序可以打開幾乎任何大小的大型 CSV 文件，而不需要大量 RAM。因此，如果您正在處理大於 3GB 的 CSV 或文本文件，這也是您的一個選擇。