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  • 2021-07-30 08:34:37

    急!Excel数据量大,电脑卡死?

    你从其它工作薄中复制了带有公式的表格,这样此表中的函数公式也许带了链接。你这样试试,同时打开要复制的工作薄及总帐工作薄,右键点击要复制的工作表标签---移动或复制工作表---选下拉里面总帐工作薄---备份前打上勾---确定。试试

    excel中数据太多上万条,打开的时候很卡,甚至死过去...

    一、如果含量有大量的公式,可以在工具--选项--重新计算 中调整为 手动计算。

    二、如果没有大量公式,仅是数据量大,提高电脑的性能,呵呵。

    三、如果前两者无法解决,请试用OFFICE中另一个组件,ACCESS。对处理数据大的,速度比较快。但其不是电子表格软件,而是数据库软件了。

    excel有大量数据,越来越卡,该怎么处理

    正常的储存数据不会很卡。

    建议1:点击菜单栏的编辑>定位>定位条件>对象,确定后按dele键删除。

    建议2:如果表格内有很多公式,当你删除一行的时候,所有表格的公式会重新计算,所以会感觉很卡,建议如果不是必须要的公式,可以删除,或者转换成数据。

    为什么excel表格里面没多少内容,占内存怎么那么大...

    Excel卡顿大部分情况是因为插入了过多的公式,在操作时这些公式都会运行,所以就会变得很卡顿,只要清除公式就可以了。

    以下是快速清除公式的做法:

    一、清除系统自带的几种筛选规则。

    筛选是最拖速度的,只要设置了一次筛选规则没有清除的话每一次操作表格都会重复一次条件删选,建议清除所有条件格式,要用的时候在设置就行。

    1、打开Excel工作表,在工具栏选择“开始”——“条件格式”。

    2、在下拉框中选择“清除规则”——“清除整个工作表的规则”。

    二、清除表格中所有公式及格式

    这个操作会清除整张表格中的格式和所有套用公式,使用前请慎重考虑  。

    1、打开Excel工作表,在工具栏选择“开始”——“清除”。

    2、在下拉框中选择“清除格式”。如果清除了所有格式还是卡的话就只能试试重装office了。

    excel表格太卡怎么才能解决 急

    一、如果含量有大量的公式,可以在工具--选项--重新计算 中调整为 手动计算。

    二、如果没有大量公式,仅是数据量大,提高电脑的性能,呵呵。

    三、如果前两者无法解决,请试用OFFICE中另一个组件,ACCESS。对处理数据大的,速度比较快。但其不是电子表格软件,而是数据库软件了。

    更多相关内容
  • 自己写的一个读取excel的例子
  • java实现Excel数据导入到数据库

    千次下载 热门讨论 2014-05-31 23:59:34
    java实现Excel数据导入到数据库,如果数据库中存在就更新。 数据库数据导入到Excel表中。
  • 而对于数据的读取和存储,对于普通人来讲,除了数据库之外,最常见的就是微软的Excel。 分析准备 认识Excel 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

    在这里插入图片描述

    1. 写在前面

    对比其它编程语言,我们都知道Python最大的优势是代码简单,有丰富的第三方开源库供开发者使用。伴随着近几年数据分析的热度,Python也成为最受欢迎的编程语言之一。而对于数据的读取和存储,对于普通人来讲,除了数据库之外,最常见的就是微软的Excel。

    2. 前期准备

    2.1. 初识Excel

    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。

    2.2. 格式区别

    Excel中有xls和xlsx两种格式,它们之间的区别是:

    • 文件格式不同。xls是一个特有的二进制格式,其核心结构是复合文档类型的结构,而xlsx的核心结构是XML类型的结构,采用的是基于 XML的压缩方式,使其占用的空间更小。xlsx 中最后一个 x 的意义就在于此。
    • 版本不同。xls是Excel2003及以前版本生成的文件格式,而xlsx是Excel2007及以后版本生成的文件格式。
    • 兼容性不同。xlsx格式是向下兼容的,可兼容xls格式。

    2.3. 库的使用

    当我们要操作xls格式文件时,需要使用到xlrd和xlwt这两个第三方库;当我们要操作xlsx格式文件时,则需要使用到openpyxl第三方库。

    模块来源支持格式
    xlrd第三方库×xls
    xlwt第三方库×xls
    openpyxl第三方库xlsx

    2.4. 整体思路

    当使用以上几个模块的时候,从理论上我们就可以完全操作不同格式的Excel的读和写,很多人就疑惑,那这篇文章的作用是什么?我们直接学习对应的这三个模块不就好了吗?答案就是:虽然这几个库已经把Excel的文件、表、行、列的概念完全转换为Python中的对象,但每次操作都需要遍历每一个单元格,甚至很多时候我们要花费大量的时间在思考循环单元格的边界上,这本身就是在重复造轮子,因此我花了半天时间整理了以下六个函数。

    方法名作用参数参数注释返回值返回值注释
    read_xls_excel读取xls格式Excel数据url,index①文件路径,②工作表序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)data表格中的数据
    write_xls_excel写入xls格式Excel数据url,sheet_name,two_dimensional_data①文件路径,②表名,③将要写入表格的数据(二维列表)
    write_xls_excel_add追加写入xls格式Excel数据url, two_dimensional_data, index①文件路径,②将要写入表格的数据(二维列表),③指定要追加的表的序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)
    read_xlsx_excel读取xlsx格式Excel数据url,index①文件路径,②工作表序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)data表格中的数据
    write_xlsx_excel写入xlsx格式Excel数据url, sheet_name, two_dimensional_data①文件路径,②表名,③将要写入表格的数据(二维列表)
    write_xlsx_excel_add追加写入xlsx格式Excel数据url, sheet_name, two_dimensional_data①文件路径,②表名,③将要写入表格的数据(二维列表)

    3. 代码展示

    3.1. xls格式

    3.1.1. 读取xls格式文件

    '''
    读取xls格式文件
    参数:
        url:文件路径
        index:工作表序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)
    返回:
        data:表格中的数据
    '''
    def read_xls_excel(url,index):
        # 打开指定的工作簿
        workbook = xlrd.open_workbook(url)
        # 获取工作簿中的所有表格
        sheets = workbook.sheet_names()
        # 获取工作簿中所有表格中的的第 index 个表格
        worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[index-1])
        # 定义列表存储表格数据
        data = []
        # 遍历每一行数据
        for i in range(0, worksheet.nrows):
            # 定义表格存储每一行数据
            da = []
            # 遍历每一列数据
            for j in range(0, worksheet.ncols):
                # 将行数据存储到da列表
                da.append(worksheet.cell_value(i, j))
            # 存储每一行数据
            data.append(da)
        # 返回数据
        return data
    

    3.1.2. 写入xls格式文件

    '''
    写入xls格式文件
    参数:
        url:文件路径
        sheet_name:表名
        two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
    '''
    def write_xls_excel(url,sheet_name,two_dimensional_data):
        # 创建工作簿对象
        workbook = xlwt.Workbook()
        # 创建工作表对象
        sheet = workbook.add_sheet(sheet_name)
        # 遍历每一行数据
        for i in range(0,len(two_dimensional_data)):
            # 遍历每一列数据
            for j in range(0,len(two_dimensional_data[i])):
                # 写入数据
                sheet.write(i,j,two_dimensional_data[i][j])
        # 保存
        workbook.save(url)
        print("写入成功")
    

    3.1.3. 追加写入xls格式文件

    '''
    追加写入xls格式文件
    参数:
        url:文件路径
        two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
        index:指定要追加的表的序号(第几个工作表,传入参数从1开始数)
    '''
    def write_xls_excel_add(url, two_dimensional_data, index):
        # 打开指定的工作簿
        workbook = xlrd.open_workbook(url)
        # 获取工作簿中的所有表格
        sheets = workbook.sheet_names()
        # 获取指定的表
        worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[index-1])
        # 获取表格中已存在的数据的行数
        rows_old = worksheet.nrows
        # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
        new_workbook = copy(workbook)
        # 获取转化后工作簿中的第index个表格
        new_worksheet = new_workbook.get_sheet(index-1)
        # 遍历每一行数据
        for i in range(0, len(two_dimensional_data)):
            # 遍历每一列数据
            for j in range(0, len(two_dimensional_data[i])):
                # 追加写入数据,注意是从i+rows_old行开始写入
                new_worksheet.write(i+rows_old, j, two_dimensional_data[i][j])
        # 保存工作簿
        new_workbook.save(url)
        print("追加写入成功")
    

    3.2. xlsx格式

    3.2.1. 读取xlsx格式文件

    '''
    读取xlsx格式文件
    参数:
        url:文件路径
        sheet_name:表名
    返回:
        data:表格中的数据
    '''
    def read_xlsx_excel(url, sheet_name):
        # 使用openpyxl加载指定路径的Excel文件并得到对应的workbook对象
        workbook = openpyxl.load_workbook(url)
        # 根据指定表名获取表格并得到对应的sheet对象
        sheet = workbook[sheet_name]
        # 定义列表存储表格数据
        data = []
        # 遍历表格的每一行
        for row in sheet.rows:
            # 定义表格存储每一行数据
            da = []
            # 从每一行中遍历每一个单元格
            for cell in row:
                # 将行数据存储到da列表
                da.append(cell.value)
            # 存储每一行数据
            data.append(da)
        # 返回数据
        return data
    

    3.2.2. 写入xlsx格式文件

    '''
    写入xlsx格式文件
    参数:
        url:文件路径
        sheet_name:表名
        two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
    '''
    def write_xlsx_excel(url, sheet_name, two_dimensional_data):
        # 创建工作簿对象
        workbook = openpyxl.Workbook()
        # 创建工作表对象
        sheet = workbook.active
        # 设置该工作表的名字
        sheet.title = sheet_name
        # 遍历表格的每一行
        for i in range(0, len(two_dimensional_data)):
            # 遍历表格的每一列
            for j in range(0, len(two_dimensional_data[i])):
                # 写入数据(注意openpyxl的行和列是从1开始的,和我们平时的认知是一样的)
                sheet.cell(row=i + 1, column=j + 1, value=str(two_dimensional_data[i][j]))
        # 保存到指定位置
        workbook.save(url)
        print("写入成功")
        
    

    3.2.3. 追加写入xlsx格式文件

    '''
    追加写入xlsx格式文件
    参数:
        url:文件路径
        sheet_name:表名
        two_dimensional_data:将要写入表格的数据(二维列表)
    '''
    def write_xlsx_excel_add(url, sheet_name, two_dimensional_data):
        # 使用openpyxl加载指定路径的Excel文件并得到对应的workbook对象
        workbook = openpyxl.load_workbook(url)
        # 根据指定表名获取表格并得到对应的sheet对象
        sheet = workbook[sheet_name]
        for tdd in two_dimensional_data:
            sheet.append(tdd)
        # 保存到指定位置
        workbook.save(url)
        print("追加写入成功")
    

    4. 结果测试

    4.1. 读取测试

    先准备两个Excel文件,如图所示
    在这里插入图片描述
    其内容如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    测试代码:
    在这里插入图片描述
    输出结果:
    在这里插入图片描述
    结论:表明读取并没有问题!!!接下来测试写入

    4.2. 写入测试

    测试代码:
    在这里插入图片描述
    结果输出:
    在这里插入图片描述
    看到数据被覆盖了!!!接下来在上面修改后的数据的基础上测试追加写入

    4.3. 追加写入测试

    测试代码:
    在这里插入图片描述
    结果输出:
    在这里插入图片描述
    追加也没有问题!!

    5. 总结

    我一直认为数据分析就应该以数据为主,而不应该把大量的代码花费在设计Excel表格的样式上,这样多少就有点主客颠倒的意思了。总之,希望这篇文章对正在学习Python的你有一定的帮助,如果对你有帮助的话,不妨点个赞和收藏吧!如果有什么意见和建议也欢迎在评论区留言!

    展开全文
  • java 使用POI读取excel数据

    千次阅读 2021-03-08 20:47:16
    原文:http://doc.okbase.net/0201zcr/archive/161440.html一、定义Apache POI是Apache软件基金会的...二、所需jar包:三、简单的一个读取excel的demo1、读取文件方法/*** 读取出filePath中的所有数据信息* @param f...

    原文:http://doc.okbase.net/0201zcr/archive/161440.html

    一、定义

    Apache POI是Apache软件基金会的开放源码函式库,POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和写的功能。

    二、所需jar包:

    0d89e45bbe4ff0f399d340056387ed62.png

    三、简单的一个读取excel的demo

    1、读取文件方法

    /**

    * 读取出filePath中的所有数据信息

    * @param filePath excel文件的绝对路径

    *

    */

    public static void getDataFromExcel(String filePath)

    {

    //String filePath = "E:\\123.xlsx";

    //判断是否为excel类型文件

    if(!filePath.endsWith(".xls")&&!filePath.endsWith(".xlsx"))

    {

    System.out.println("文件不是excel类型");

    }

    FileInputStream fis =null;

    Workbook wookbook = null;

    try

    {

    //获取一个绝对地址的流

    fis = new FileInputStream(filePath);

    }

    catch(Exception e)

    {

    e.printStackTrace();

    }

    try

    {

    //2003版本的excel,用.xls结尾

    wookbook = new HSSFWorkbook(fis);//得到工作簿

    }

    catch (Exception ex)

    {

    //ex.printStackTrace();

    try

    {

    //2007版本的excel,用.xlsx结尾

    wookbook = new XSSFWorkbook(fis);//得到工作簿

    } catch (IOException e)

    {

    // TODO Auto-generated catch block

    e.printStackTrace();

    }

    }

    //得到一个工作表

    Sheet sheet = wookbook.getSheetAt(0);

    //获得表头

    Row rowHead = sheet.getRow(0);

    //判断表头是否正确

    if(rowHead.getPhysicalNumberOfCells() != 3)

    {

    System.out.println("表头的数量不对!");

    }

    //获得数据的总行数

    int totalRowNum = sheet.getLastRowNum();

    //要获得属性

    String name = "";

    int latitude = 0;

    //获得所有数据

    for(int i = 1 ; i <= totalRowNum ; i++)

    {

    //获得第i行对象

    Row row = sheet.getRow(i);

    //获得获得第i行第0列的 String类型对象

    Cell cell = row.getCell((short)0);

    name = cell.getStringCellValue().toString();

    //获得一个数字类型的数据

    cell = row.getCell((short)1);

    latitude = (int) cell.getNumericCellValue();

    System.out.println("名字:"+name+",经纬度:"+latitude);

    }

    }

    2、测试

    public static void main(String[] args)

    {

    getDataFromExcel("E:"+ File.separator +"123.xlsx");

    }

    3、原始数据

    2d99a15ef8e66cd62ce6836d7fc219b5.png

    4、结果

    名字:A1,经纬度:1

    名字:A2,经纬度:2

    名字:A3,经纬度:3

    名字:A4,经纬度:4

    名字:A5,经纬度:5

    名字:A6,经纬度:6

    名字:A7,经纬度:7

    名字:A8,经纬度:8

    名字:A9,经纬度:9

    名字:A10,经纬度:10

    名字:A11,经纬度:11

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  • C++-加载EXCEL数据

    万次阅读 多人点赞 2021-06-25 08:25:49
    C++代码实现加载excel存储的的图像数据

    作者:翟天保Steven
    版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处

    场景需求

           在用C++编程时,有保存数据的需求就有加载数据的需求,加载EXCEL数据的方式各式各样,本文主要针对上篇文章讲的“保存图像数据至EXCEL”,提供了一种对应的加载EXCEL图像数据的函数。大家可以根据自身需求进行修改。

    功能函数代码

    cv::Mat ReadPicFromExcel(string name)
    {
        // result是所要提取的图像
    	cv::Mat result,pic;
        // 所要提取文件的名字
    	ifstream infile(name);
    	string str;
    	int col = 0;
        // 一行行读取
    	while (getline(infile, str))
    	{
    		string temp;
    		stringstream input(str);
    		col = 0;
            // 单个数据提取
    		while (input >> temp)
    		{
                // 如果是字符“nan”,则输入nan("");否则输入数据
    			if (temp == "nan")
    			{
    				pic.push_back(float(nan("")));
    			}
    			else {
    				pic.push_back(float(atof(temp.c_str())));
    			}
    			col++;
    		}
    	}
        // reshape变换成正常row*col的矩阵
        int row = pic.rows / col;
    	result = pic.reshape(0, row);
        // 关闭
    	infile.close();
        // 返回图像矩阵
    	return result;
    }
    

    C++测试代码

    #include<iostream>
    #include<fstream>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    using namespace std;
    
    void WritePicToExcel(string name, cv::Mat pic);
    cv::Mat ReadPicFromExcel(string name);
    int main()
    {
    	cv::Mat pic = cv::Mat::zeros(1000, 1000, CV_32FC1);
    	for (int i = 0; i < pic.rows; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < pic.cols; j++)
    		{
    			pic.at<float>(i, j) = rand() % 255;
    		}
    	}
    	pic.at<float>(1, 2) = nan("");
    	WritePicToExcel("test1.xls", pic);
    	cv::Mat result = ReadPicFromExcel("test1.xls");
    	return 0;
    }
    
    void WritePicToExcel(string name, cv::Mat pic)
    {
    	CV_Assert(pic.type() == CV_32FC1);
    	ofstream outfile(name);
    	int row = pic.rows;
    	int col = pic.cols;
    	for (int i = 0; i < row; i++)
    	{
    		float *p = pic.ptr<float>(i);
    		for (int j = 0; j < col; j++)
    		{
    			if (p[j] == p[j])
    			{
    				outfile << p[j] << (j == (col - 1) ? '\n' : '\t');
    			}
    			else {
    				outfile << "nan" << (j == (col - 1) ? '\n' : '\t');
    			}
    			
    		}
    	}
    	outfile.close();
    }
    
    cv::Mat ReadPicFromExcel(string name)
    {
        // result是所要提取的图像
    	cv::Mat result,pic;
        // 所要提取文件的名字
    	ifstream infile(name);
    	string str;
    	int col = 0;
        // 一行行读取
    	while (getline(infile, str))
    	{
    		string temp;
    		stringstream input(str);
    		col = 0;
            // 单个数据提取
    		while (input >> temp)
    		{
                // 如果是字符“nan”,则输入nan("");否则输入数据
    			if (temp == "nan")
    			{
    				pic.push_back(float(nan("")));
    			}
    			else {
    				pic.push_back(float(atof(temp.c_str())));
    			}
    			col++;
    		}
    	}
        // reshape变换成正常row*col的矩阵
        int row = pic.rows / col;
    	result = pic.reshape(0, row);
        // 关闭
    	infile.close();
        // 返回图像矩阵
    	return result;
    }

    测试效果

    图1 随机生成的图像矩阵
    图2 保存效果图
    图3 读取效果

           如上图所示,为了方便,我随机生成了一个1000*1000的图像矩阵,并定义了第二行第三列的点为nan值,保存效果如图2所示,成功;再用加载数据的函数,得到的result同之前的pic一致。

           如果函数有什么可以改进完善的地方,非常欢迎大家指出,一同进步何乐而不为呢~

           如果文章帮助到你了,可以点个赞让我知道,我会很快乐~加油!

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