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Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的市场营销,使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年,作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后,Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。 展开全文
Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具,再加上成功的市场营销,使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年,作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后,Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。
信息
简    称
Microsoft Excel
特    点
直观的界面、出色的计算功能和图表工具
作    用
数据的处理
研发公司
微软公司
属    性
电子表格软件
外文名
Microsoft Office Excel
Microsoft Office ExcelMicrosoft Office
Microsoft Office是一套由微软公司开发的办公软件套装,它可以在Microsoft Windows、Windows Phone、Mac系列、iOS和Android等系统上运行。与其他办公室应用程序一样,它包括联合的服务器和基于互联网的服务。从2007版的Office被称为“Office System”而不叫“Office Suite”,反映出它们包括服务器的事实。Office最初是一个推广名称,出现于1990年代早期,指一些以前曾单独发售的软件的合集。当时主要的推广重点是:购买合集比单独购买要省很多钱。最初的Office版本包含Word、Excel和PowerPoint。“专业版”包含Microsoft Access,Microsoft Outlook 当时不存在。随着时间的改变,Office应用程序逐渐集成,共享特性,例如:拼写和语法检查、OLE数据集成和VBA脚本语言。微软将Office延伸作为一个开发平台,可以借由专用商店下载第三方软件搭配使用。Office常是制作文档文件的标准,而且有一些其他产品不存在的特性,但是其他产品也有Office缺少的特性。自从Microsoft 2007 Office System开始,有一个和以前版本差异很大的用户界面,该界面被称为Ribbon界面,并沿用在Microsoft Office 2010、Microsoft Office 2013和Microsoft Office 2016中。 [1] 
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  • 直奔主题了,需求:实现如题所述的基本需求,快速实现excel的处理,那么显然我要给个例子放在GitHub上才能假吧意思体现我的良心 项目的地址https://github.com/zhang-xiaoxiang/easy-excel (含有数据库SQL和Excel表格) ...

    基本介绍

    直奔主题了,需求:实现如题所述的基本需求,快速实现excel的处理,那么显然我要给个例子放在GitHub上才能假吧意思体现我的良心

    项目的地址  https://github.com/zhang-xiaoxiang/easy-excel  (含有数据库SQL和Excel表格)

    官方GitHub代码地址: https://github.com/alibaba/easyexcel

    官方文档:https://www.yuque.com/easyexcel/doc/easyexcel

    实现以下excel的数据与数据库的导入导出,具体实现功能如下

    1:excel下载(单sheet的实现了,多sheet的按照也很简单,只是我没有实现了而已,信息聪明的你一点就通)

    2:excel的导入(单个sheet的和多个sheet的都实现了的)

    基本环境还是要说一下的

    JDK8,MySQL8,mybatis plus3.2,spring boot2,easy excel 1.1.2(这个官方还会更新,比如时间处理,表格格式等细节还会升级的)其他环境不重要

    基本要点

    设计到excel的格式和java以及数据库的格式比较不好处理,比如时间格式,

    还有就是只要胆大心细,这些都是小问题,至少要相信按照博客操作可以实现基本的操作,至于其他操作,还得你们自己发挥

    数据库故意使用了几种常见格式,整形,string,时间等,方便参考

    如果单纯导出数据,其实Navicat提供了支持的,小技巧如下

     显然我们要使用java代码实现,但是此时罗列代码不是和好,因为提供了demo在GitHub上,所以只大概提一下思路,

    导出的成品

     导入的示例1

    导入的示例2 

    数据库数据变化

     项目代码结构预览

     好了,代码和预览都有了,有啥问题或者建议都可以留言

    结束语

    随着青春的流逝,90后的我们对很多事情都不在那么冲动了,而是选择沉着冷静,你就拿我来说吧,今天下班挤地铁的,我正拿着256GB的iPhone XS Max通话,突然一个饱经沧桑的哥们一个胳膊肘不小心把我的iPhone XS狠狠地摔在地上了,当时屏幕都摔坏了,还好碎得不严重,我见他比较紧张,搁以前的冲动劲那可能马上和他干了一架了,不过现在成熟了,为了让他不要紧张,我拍拍他的肩膀,安慰他说,哥们没事的,不要你赔,没事的哈,这时对面小姐姐投来异样的眼光,我心想是不是被我的个人魅力折服了,我微笑示意了一下,她马上问了一句:你这个模型机哪里买的的,质量这么好

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  • Excel之家ExcelHome

    千次阅读 2018-06-05 19:56:25
    Excel快速选取区域,插入空行等 祝洪忠 Excel之家ExcelHome

    Excel之家ExcelHome

    公众号Excel之家ExcelHome是个不错的公众号,经常有一些实用的技巧分享,这里是他们一些有用的文章。

    1. 学会9个常用技巧,减少加班10分钟[Excel快速选取区域,插入空行等]
    2. 华丽丽的Excel快捷键
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  • python读取Excel表格文件

    万次阅读 多人点赞 2019-07-26 10:55:52
    python读取Excel表格文件,例如获取这个文件的数据 python读取Excel表格文件,需要如下步骤: 1、安装Excel读取数据的库-----xlrd 直接pip install xlrd安装xlrd库 #引入Excel库的xlrd import xlrd 2、...

    python读取Excel表格文件,例如获取这个文件的数据

    python读取Excel表格文件,需要如下步骤:

    1、安装Excel读取数据的库-----xlrd

    直接pip install xlrd安装xlrd库

    #引入Excel库的xlrd
    import xlrd

    2、获取Excel文件的位置并且读取进来

    #导入需要读取Excel表格的路径
    data = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\NHT\Desktop\Data\\test1.xlsx')
    table = data.sheets()[0]

    3、读取指定的行和列的内容,并将内容存储在列表中(将第三列的时间格式转换)

    #创建一个空列表,存储Excel的数据
    tables = []
    
    
    #将excel表格内容导入到tables列表中
    def import_excel(excel):
       for rown in range(excel.nrows):
          array = {'road_name':'','bus_plate':'','timeline':'','road_type':'','site':''}
          array['road_name'] = table.cell_value(rown,0)
          array['bus_plate'] = table.cell_value(rown,1)
          #将Excel表格中的时间格式转化
          if table.cell(rown,2).ctype == 3:
             date = xldate_as_tuple(table.cell(rown,2).value,0)
             array['timeline'] = datetime.datetime(*date)
          array['road_type'] = table.cell_value(rown,3)
          array['site'] = table.cell_value(rown,4)
          tables.append(array)

    4、运行程序

    if __name__ == '__main__':
       #将excel表格的内容导入到列表中
       import_excel(table)
       #验证Excel文件存储到列表中的数据
       for i in tables:
           print(i)

    5、最终的运行效果如下:

    6、完整的程序代码:

    import xlrd
    from xlrd import xldate_as_tuple
    import datetime
    
    #导入需要读取的第一个Excel表格的路径
    data1 = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\NHT\Desktop\Data\\test.xlsx')
    table = data1.sheets()[0]
    #创建一个空列表,存储Excel的数据
    tables = []
    #将excel表格内容导入到tables列表中
    def import_excel(excel):
       for rown in range(excel.nrows):
          array = {'road_name':'','bus_plate':'','timeline':'','road_type':'','site':''}
          array['road_name'] = table.cell_value(rown,0)
          array['bus_plate'] = table.cell_value(rown,1)
          if table.cell(rown,2).ctype == 3:
             date = xldate_as_tuple(table.cell(rown,2).value,0)
             array['timeline'] = datetime.datetime(*date)
          array['road_type'] = table.cell_value(rown,3)
          array['site'] = table.cell_value(rown,4)
          tables.append(array)
    
    if __name__ == '__main__':
       #将excel表格的内容导入到列表中
       import_excel(table)
       for i in tables:
           print(i)

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  • 除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=...

    除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。

    首先是pd.read_excel的参数:函数为:

    pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,
                    arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, 
                    convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,
                    true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds)

    表格数据:
    这里写图片描述这里写图片描述

    常用参数解析:

    • io :excel 路径;
    In [10]: import pandas as pd
    #定义路径IO
    In [11]: IO = 'example.xls'
    #读取excel文件
    In [12]: sheet = pd.read_excel(io=IO)
    #此处由于sheetname默认是0,所以返回第一个表
    In [13]: sheet
    Out[13]:
       姓名  年龄        出生日  爱好   关系
    0  小王  23 1991-10-02  足球   朋友
    1  小丽  23 1992-11-02  篮球  NaN
    2  小黑  25 1991-10-18  游泳   同学
    3  小白  21 1989-09-09  游戏  NaN
    4  小红  25 1990-08-07  看剧  NaN
    5  小米  24 1991-12-12  足球  NaN
    6  大锤  26 1988-09-09  看剧   个人
    #上述列表返回的结果和原表格存在合并单元格的差异
    • sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的是dataframe,而none和list返回的是dict of dataframe。
    In [7]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= [0,1])
    #参数为None时,返回全部的表格,是一个表格的字典;
    #当参数为list = [0123]此类时,返回的多表格同样是字典
    In [8]: sheet
    Out[8]:
    {0:    姓名  年龄        出生日  爱好   关系
     0  小王  23 1991-10-02  足球   朋友
     1  小丽  23 1992-11-02  篮球  NaN
     2  小黑  25 1991-10-18  游泳   同学
     3  小白  21 1989-09-09  游戏  NaN
     4  小红  25 1990-08-07  看剧  NaN
     5  小米  24 1991-12-12  足球  NaN
     6  大锤  26 1988-09-09  看剧   个人, 1:    1  3  5  学生
     0  2  3  4  老师
     1  4  1  9  教授}
    #value是一个多位数组
    In [15]: sheet[0].values
    Out[15]:
    array([['小王', 23, Timestamp('1991-10-02 00:00:00'), '足球', '朋友'],
           ['小丽', 23, Timestamp('1992-11-02 00:00:00'), '篮球', nan],
           ['小黑', 25, Timestamp('1991-10-18 00:00:00'), '游泳', '同学'],
           ['小白', 21, Timestamp('1989-09-09 00:00:00'), '游戏', nan],
           ['小红', 25, Timestamp('1990-08-07 00:00:00'), '看剧', nan],
           ['小米', 24, Timestamp('1991-12-12 00:00:00'), '足球', nan],
           ['大锤', 26, Timestamp('1988-09-09 00:00:00'), '看剧', '个人']], dtype=object)
    
    #同样可以根据表头名称或者表的位置读取该表的数据
    #通过表名
    In [17]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 'Sheet2')
    In [18]: sheet
    Out[18]:
       1  3  5  学生
    0  2  3  4  老师
    1  4  1  9  教授
    
    #通过表的位置
    In [19]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1)
    
    In [20]: sheet
    Out[20]:
       1  3  5  学生
    0  2  3  4  老师
    1  4  1  9  教授
    • header :指定作为列名的行,默认0,即取第一行,数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None;
    #数据不含作为列名的行
    In [21]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None)
    In [22]: sheet
    Out[22]:
       0  1  2   3
    0  1  3  5  学生
    1  2  3  4  老师
    2  4  1  9  教授
    #默认第一行数据作为列名
    In [23]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header =0)
    In [24]: sheet
    Out[24]:
       1  3  5  学生
    0  2  3  4  老师
    1  4  1  9  教授
    • skiprows:省略指定行数的数据
    In [25]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skiprows= 1)
    #略去1行的数据,自上而下的开始略去数据的行
    In [26]: sheet
    Out[26]:
       0  1  2   3
    0  2  3  4  老师
    1  4  1  9  教授
    • skip_footer:省略从尾部数的行数据
    In [27]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skip_footer= 1)
    #从尾部开始略去行的数据
    In [28]: sheet
    Out[28]:
       0  1  2   3
    0  1  3  5  学生
    1  2  3  4  老师
    • index_col :指定列为索引列,也可以使用 u’string’
    #指定第二列的数据作为行索引
    In [30]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skip_footer= 1,index_col=1)
    
    In [31]: sheet
    Out[31]:
       0  2   3
    1
    3  1  5  学生
    3  2  4  老师
    • names:指定列的名字,传入一个list数据
    In [32]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= 1,header = None,skip_footer= 1,index_col=1,names=['a','b','c'])
        ...:
    
    In [33]: sheet
    Out[33]:
       a  b   c
    1
    3  1  5  学生
    3  2  4  老师

    总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单,针对一般批量的数据处理最好选择pandas库操作。但是功能有待完善或者本次研究的不够深入,比如合并单元格的问题,欢迎一起讨论交流。

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