「ユニーク」は、文字列が完全に同じかどうかです
Tokyo と tokyo、A と A は別の値です。大文字小文字や前後空白を自動でそろえません。なので、想定よりユニーク数が1つ多いときに、表記ゆれや余計な空白を見つける用途にも使えます。
「同じ意味だから同じ値にまとめる」という推測はしません。ツール側が勝手に正規化しないことで、元CSVにどんな文字列が実際に入っているかをそのまま観察できます。
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指定列のユニーク値と出現件数を抽出します。
カテゴリ列に何種類入っているか、status列に想定外の値が混じっていないかを見たいときに使います。指定列の値を重複なしで並べ、それぞれ何件あるかまで数えます。
Tokyo と tokyo、A と A は別の値です。大文字小文字や前後空白を自動でそろえません。なので、想定よりユニーク数が1つ多いときに、表記ゆれや余計な空白を見つける用途にも使えます。
「同じ意味だから同じ値にまとめる」という推測はしません。ツール側が勝手に正規化しないことで、元CSVにどんな文字列が実際に入っているかをそのまま観察できます。
空欄を無視せず「(空欄)」として件数を出します。カテゴリが未入力の行、statusが抜けている行などを見つけたいときは、むしろこの方が便利です。ユニーク数にも空欄が1種類として入ります。
一覧は出現件数の多い順です。大半が active / paused なのに、1件だけ actve がある、といった誤記は下の方へ現れます。件数が同じ場合は、元CSVで先に現れた値の順序が保たれます。
逆に、珍しい値が必ず間違いとは限りません。1件しかない特別区分や例外ステータスもあります。件数は「削除候補」ではなく、元データを確認する優先順位として使うのが安全です。
ここで表示するのは値と件数の集計です。重複行を削除したり、ユニーク値だけのCSVへ自動変換したりはしません。「どんな値が入っているかをまず把握する」ための確認ツールです。
ECの商品CSVなら category、brand、status、shipping_class などを見ます。想定値が5種類のはずなのにユニーク数が8なら、表記ゆれや空欄を疑えます。データを直す前に全体像をつかむ用途に向いています。