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  • Excel数据类型转换方法

    万次阅读 2016-03-29 16:21:21
    最近用程序读写excel文件,碰到了一些excel单元格的数据类型的相关问题。总结了几个小技巧。对于用程序操作excel,或者需要用excel函数的朋友会有一些助益。

    导论

    最近在用程序读写excel文件,碰到了一些excel单元格的数据类型的相关问题。总结了几个小技巧。对于用程序操作excel,或者需要用excel函数的朋友会有一些助益。

    Excel的数据类型

    Excel,在逻辑上分为这样几层关系:
    book–就是整个excel文件。
    sheet–工作表。一个excel文件至少有一个工作表,可能有多个工作表。sheet在excel界面上的一个个TAB。
    row–行
    column–列
    cell–单元格

    每个格子就是一个单元格。每个单元格中的数据都有其数据类型。在Excel中可以用TYPE函数获取数据类型。
    如果 value 为 函数 TYPE 返回
    数字 1
    文本 2
    逻辑值 4
    误差值 16
    数组 64

    对excel公式执行type函数,返回8。因此推测类型8可能指的是公式。

    不考虑误差、错误和数组这些类型,excel有如下这些常用类型:
    数值
    文本
    布尔
    日期
    实际上,可以认为,excel单元格的数据类型,就是数值类型文本类型两种。
    因为,布尔类型,实际上会转为整数0和1来表示。
    日期类型,实际上存储为整数类型。1900-01-01是第一天。日期存储的是自1900-01-01那天后的第几天。
    日期类型,可以用文本形式给出,但实际上会自动转换为日期类型,用整数存储。

    判断Excel单元格的数据类型的方法

    Excel软件版本较多,而且还存在大量第三方软件。如我在Linux下常用openoffice打开Excel文件。要找到一个在所有兼容Excel的软件下正确判断Excel单元格的数据类型的方法是比较困难的。
    经过摸索,我发现了一种通用的判断Excel单元格中的数据类型的方法。至少我还没有发现这种方法在哪种Excel兼容软件中不可用。

    1,选中要查看的单元格,选择【开始】-【清除】,下拉选择【清除格式】。
    2,然后,查看 当前的单元格中的数字是左对齐还是右对齐,如果是左对齐,那么就是文本格式储存的,如果是右对齐,那么则是以数字格式存储的。

    正确判断Excel单元格的数据类型是非常重要的。很多Excel函数会挑单元格的数据类型。不经意间,你的excel公式的计算结果可能就是错的。

    如Excel的SUM函数,不会统计数据类型是文本的单元格的数据。这样得到的错误结果可能会导致严重的经济损失。

    数字存储为文本

    默认,我们在单元格中录入能够转为数字的字符串,Excel兼容软件就会把它存为。
    在数字前加半角的’(单引号),即可换成文本,但如果需要转换的数字较多,则这种办法较麻烦。
    在程序中读取excel的数据时,不会把这个‘单引号读取出来。

    文本存储为数字

    1,新建一个1的数值类型单元格。
    2,选中它。
    3,再选中需要转为数字的一组单元格。
    4,右键”选择性粘贴“。选择乘,确定后目标单元格就会变成数字。

    如果是用上一节前面加上’变成的文本,则这招可能不管用。需要把文本前面的‘去掉。

    总结

    Excel编程中,单元格的数据类型是非常关键的。本文给出了几种查看和转换Excel单元格数据类型的通用方法。

    注意

    有很多种方法可以对Excel文件进行程序操作。如微软自己的.net类库和其他语言提供的第三方的类库。
    建议不要使用微软自己的.net类库。因为,微软自己用来操作Excel的.net类库,是COM组件。不同版本的Excel软件都是不同的。如果最终用户安装的Excel软件版本和程序员开发时的Excel版本不同,那么就会发生找不到COM组件的错误。影响程序的可用性。
    因此,我建议程序员使用第三方跨平台的Excel操作类库或者函数库。避免微软官方Excel类库的DLL地狱!

    参考资料

    1,Excel官方帮助文档:
    https://support.office.com/zh-cn/excel
    2,Excel函数大全:
    https://support.office.com/zh-cn/article/Excel-%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%88%E6%8C%89%E7%B1%BB%E5%88%AB%E5%88%97%E5%87%BA%EF%BC%89-5f91f4e9-7b42-46d2-9bd1-63f26a86c0eb?ui=zh-CN&rs=zh-CN&ad=CN

    展开全文
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  • 使用python读取excel中数据,并绘制折线图

    万次阅读 多人点赞 2020-01-09 13:23:29
    使用python读取excel中数据,并绘制折线图 ...我这次的数据比较简单,在excel中只有一个sheet,一列有效数据。所以这次的任务可以分为两部分:读取数据,绘图。 一, 读取数据 链接 这个写的很...

    使用python读取excel中的数据,并绘制折线图

    做实验的时候采集到一些数据,从文本拷贝到excel,然后从十六进制转换成十进制。图表是分析数据的有利工具,使用python绘制出的图表简明美观。所以我这次尝试一下。python新手,请多多指教。

    我这次的数据比较简单,在excel中只有一个sheet,一列有效数据。所以这次的任务可以分为两部分:读取数据,绘图。

    一, 读取数据

    链接
    这个写的很详细,但是可能因为python的版本不同,语法有些出入,然后这个博主有多个sheets,所以不好套用。

    强行套用的后果:这是我第一次做出来的结果,这个图像与预期相差很大。
    我第一次做出来的结果,这个图像与预期相差很大
    但是总结一下经验,我需要做的其实很简单:1,打开excel文件;2,读取当前sheet;3,读取我那一列有效数据并存储。
    接下来我们一一讲解:

    1. 打开excel文件:
      导入xlrd是必须的。
      点击查看关于xlrd的更多资料
      首先需要 import xlrd
      然后打开文件的指令是:
      xlrd.open_workbook(filename=None, logfile=<_io.TextIOWrapper name=’’ mode=‘w’ encoding=‘UTF-8’>, verbosity=0, use_mmap=1, file_contents=None, encoding_override=None, formatting_info=False, on_demand=False, ragged_rows=False)
      在这个例子中, 读取出来的excel文件被存入新建变量data中:
      data = xlrd.open_workbook(r’文件存储地址及文件名’)
    2. 读取当前sheet
      我个人理解是,打开文件以后,将文件视为一个列表,列表的元素就是文件中所含的sheet。
      所以,如果我要读取第一个sheet,只需将其存入一个新建变量中:
      table = data.sheets()[0]
      如果要读取第二个的话,就改变[ ]中的数值即可。
    3. 读取有效数据
      我把数据存在第3列,其中第1行是标题行,剩余的第2行至第301行都是我的实验数据,所以我现在要做的就是把第3列读出来,存入列表中,然后将第2至301个数据存入y_data中。
      第3列的数据我定义为cap:cap = table.col_values(2)
      然后再使用一个循环,从cap中读取出我需要的数据。
      for i in range(1,301):
        y_data.append(cap[i])
    

    我的x轴就是1至300自然数,所以不单独读取了。

    二, 画图

    画图的话就相对简单了,使用matplotlib.pyplot即可。首先需要导入:

    import matplotlib.pyplot as plt
    

    plt.plot(x_data, y_data, ‘bo-’, label = u’response’, linewidth = 1)
    #plt.plot(x轴数据, y轴数据, 曲线类型,图例说明,曲线线宽)
    plt.title(‘标题’)
    plt.legend() #使能,具体怎么个作用我也不清楚
    plt.xlabel(‘x轴标签’)
    plt.ylabel(‘y轴标签’)
    plt.show() #显示图像

    好了,把这些语句搞搞清楚,就可以写出一个简单的代码,并绘制图像了。

    我的代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import xlrd
    
    x_data=[]
    y_data=[]
    
    data = xlrd.open_workbook(r'文件存储位置+文件名')
    table = data.sheets()[0]
    x_data = list(range(300))
    
    cap = table.col_values(2)
    #print(cap)  #打印出来检验是否正确读取
    
    for i in range(1,301):
        y_data.append(cap[i])
        
    plt.plot(x_data, y_data, 'bo-', linewidth = 1)
    plt.title('biaoti')
    plt.legend()
    
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.show()
    

    然后就显示出漂亮的曲线啦,真的超简单的。
    我的数据做成的图,可以看到还是不错的

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  • Excel中数据筛选和高级筛选

    千次阅读 2018-12-20 15:07:40
    转载自 ...nbsp; Excel中提供了自动筛选(包括数字筛选、文本筛选和自定义筛选)、和高级筛选两种数据筛选操作。 Excel会根据数据类型来自动判断显示数字筛选或文本筛选...

    转载自 https://blog.csdn.net/playkid123/article/details/44562013


     

      Excel中提供了自动筛选(包括数字筛选、文本筛选和自定义筛选)、和高级筛选两种数据筛选操作。
      Excel会根据数据类型来自动判断显示数字筛选或文本筛选。

      筛选过的数据仅显示那些满足指定条件的行,并隐藏那些不希望显示的行。

      使用自动筛选可以创建三种筛选类型:按列表值、按格式或按条件。对于每个单元格区域或列表来说,这三种筛选类型是互斥的。不能既按单元格颜色又按数字列表进行筛选,只能在两者中任选其一;也不能既按图标又按自定义条件进行筛选,只能在两者中任选其一。

      Excel中数据常用三大类型:数值型、日期型、文本型。
      在自定义筛选中,筛选范围时,通配符(? 和 *)只能配合「文本型」数据使用;如果数据是日期型和数值型,则需要设置限定范围( > = 或 < )等来实现。 

      合并单元格的自动筛选
      ①取消标题行单元格合并,而后进行自动筛选,然后重新合并原单元格区域。
      ②标题行下所属数据是合并的单元格时,先复制备份单元格列的合并格式到其它列,取消原单元格合并~F5定位~定位条件~空值~第一个活动单元格输入=再向上键~Ctrl+Enter,复制转换过的区域~选择性粘贴~数值~确定,再将备份的单元格列的合并格式复制粘贴到原列,最后才能进行自动筛选。

    ——Excel高级筛选

      自动筛选与高级筛选
      自动筛选一般用于条件简单的普通筛选操作,且只能在当前操作区进行,符合条件的记录显示在原来的数据表格中。
      高级筛选也称多条件筛选,用于条件较复杂的筛选操作,其筛选的结果可显示在原数据表格中,不符合条件的记录被隐藏起来;也可以在新的位置显示筛选结果,不符合的条件的记录同时保留在数据表中而不会被隐藏起来,这样便于进行数据比对。
      例如我们要筛选出「基本工资」或「职务工资」超过500且「实发」工资超过800的符合条件的记录,用「自动筛选」就无能为力了,而「高级筛选」可方便地实现这一操作。

      高级筛选
      ①方式:在原有区域显示筛选结果,将筛选结果复制到其他位置;
      ②列表区域:原工作表中需要筛选的表格区域;
      条件区域:用来筛选的条件表达区域;
      复制到:如果(方式)选中将筛选结果复制到其他位置,可以选择筛选结果放在哪个地方;
      选择不重复的记录:指的是去除原数据列的重复值所产生的筛选结果(筛选不重复记录要求数据区带有标题行)。

      上图是在Excel工作簿中的两张Sheet表,Sheet1表标签叫「数据源表」,A1:J24是数据源表当前的数据区域;Sheet2表标签叫「条件区域和筛选结果」,我们将在Sheet2表中进行操作。

      下一张图是我们要进行操作的Sheet2表。其中A1:F5可以称做条件区域。目前条件区域的内容,只列了一行,也就代表这个条件区域,实际上只是A1:F2 区域(做为条件的标题一定要和数据源表的标题一致)。

      条件区域
      高级筛选需要在数据区外设置一个条件区域,由标题行和条件行组成。筛选条件行允许使用带运算符的表达式,还可以同时设置多列条件,或多行条件的表达式。

      ①要在条件区域的第一行写上条件中用到的字段名(标题),比如要筛选数据清单中「年龄」在30岁以上,「学历」为本科的职员,其中「年龄」和「学历」是数据清单中对应列的列名,称作字段名,那么在条件区域的第一行一定是写这两个列的名称(字段名),即「年龄」和「学历」,而且字段名的一定要写在同一行。

      ②在字段名行的下方书写筛选条件,条件的数据要和相应的字段在同一列,比如上例中年龄为30岁,则「30」这个数据要写在条件区域中「年龄」所在列,同时「本科」要写在条件区域中「学历」所在的列。

      ③条件种类涵盖自动筛选中所有定制格式的条件,包括等于=、不等于<>、大于>、小于<、大于等于>=、小于等于<=等。如果是等于关系,则直接写值,不需加符号。
      另外要注意的是,这些符号必须是英文半角符号,不可以是全角符号,最好在英文状态下输入。

      条件行-筛选条件的种类 

      一)不包含单元格引用的筛选条件
      此类表达式的特点不能以等号开头,允许以>=或<=开始的表达式;
      条件区域标题的填写,必须填写与数据区标题相同名称。

      ①不带通配符的筛选条件:
      >500:表示筛选出大于500的记录;
      <3:表示筛选出小于3的记录;
      0:表示筛选出等于0的记录(如果该单元格设置的是文本格式,则筛选出的为所有包含0的记录) 
      >=2012/12/26:表示大于等于2012年12月26日的记录;
        
      ②带通配符的条件设置
      「*」代表多个字符;「?」代表单个字符;
      「~*」代表筛选「*」;「~?」代表筛选「?」。      
          
      ③文本型条件的设置
      「张」表示以张开始的任何字符串;「=张」表示筛选只有一个字符张的记录;
      「*德」表示人名中,只要包含德的都筛选出来;「=*德」表示姓名以德结尾;
      「>M」表示所有打头字母在M到Z;
        
      二)包含单元格引用的筛选条件,如:      
      「=C2<>D2」表示筛选出同行次的C列与D列值不相等的记录      
      「=D2>800」表示筛选出D列数值中大于800的记录。      
      「=ISNUMBER(FIND("8",C2))」表示筛选C列数据中包含8的记录。      
      「C2=""」表示筛选出C列数据中为空的记录。  

      ①查找空白:在图号中查找为空白的记录。在H2中录入“=C6= ""”,H1中不用录入任何数据,然后再进行列表区域和条件区域选择,最后会显示出我们所要的结果来。(如下图)

      ②查找数字:例如:在图号中查找与“8”有关的记录。在H2中录入公式“=ISNUMBER(FIND("8",C6))”,H1中还是不用录入数据,然后再进行列表区域和条件区域选择,最后会显示出我们所要的结果来。(如下图)
        
      此类表达式的特点是必须以等号开头,表达式中可以包含各类函数,单元格引用是数据记录的第一条单元格地址,并且是相对引用;
      条件区域标题不能使用数据区域中的标题,可任填其它或不填(与「不包含单元格引用的筛选条件」的规则刚好好相反)。   

      三)多条件筛选
      在写条件时,一般都同时有多个条件,这些条件是个什么关系,又怎么在条件区域中分布呢?
      我们平时所用的逻辑条件,如果有多个,它们之间总是会存在两种关系,一种是「或」关系,一种是「与」关系。多条件筛选分为「条件与」、「条件或」和「条件与、或」的综合使用。 

      ①同时满足多个条件数据的筛选(条件与)
      要求:在「员工基本情况登记表」中,把「职称」为「高级工程师」,并且「学历」为「大学」的人员挑选出来。

      ②并列满足多个条件数据的筛选(条件或)
      要求:在「员工基本情况登记表」中,把「职称」为「高级工程师」,「学历」为「大学」的人员都挑选出来。

      在具体写条件时,如果是与关系,这些条件要写到同一行中;如是是或关系,这些条件要写到不同的行中。也就是说不同行的条件表示或关系,同行的条件表示与关系。

      下面几个具体实例,看一下筛选条件的写法:

      ①选择出语文、数学、英语三门成绩中至有少一门不及格的学生。
      语文 数学 英语
      <60  
         <60  
            <60

      ②筛选出语文、数学、英语三门课程都及格的学生。
      语文 数学 英语
      >=60 >=60 >=60

      ③筛选出语文、数学、英语三门课程中只有一门不及格的学生。
      语文 数学 英语
      <60 >=60 >=60
      >=60 <60 >=60
      >=60 >=60 <60

      ④筛选出「系别」为英语系、中文系,「年龄」在20岁以上,「籍贯」是北京、天津的学生。
      系别  年龄 籍贯
      英语系 20  北京
      英语系 20  天津
      中文系 20  北京
      中文系 20  天津


      查找筛选并删除重复数据
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  • Excel读取数据导入到数据库

    千次阅读 2016-10-08 16:13:04
    主要分为以下几步: 1.编写控制器判断读取的Excel版本是07版本,还是03版本的...3.做一些处理,比如字符串类型数据 4.编写插入(insert语句 )/** * 导入功能 * * @since 1.0 * @param request * @param fil

    主要分为以下几步:

    1.编写控制器判断读取的Excel版本是07版本,还是03版本的(基本上不用了)

    2.读取Excel,(根据列名来获取所在的index)

    3.做一些处理,比如字符串类型的数据

    4.编写插入(insert语句 )

    /**
         * 导入功能
         * 
         * @since 1.0
         * @param request
         * @param file
         * @return <br>
         *         <b>作者: @author </b> <br>
         *         创建时间:2016年4月1日 上午10:31:06
         */
        @PermissionLogined
        @RequestMapping("/manage/import")
        @RequiresPermissions(PermissionConstant.U7_MANAGE_IMPORT)
        @ResponseBody
        public String importFile(HttpServletRequest request, @RequestParam MultipartFile file) {
    
            Long userid = getCurrentUserId(request);
            logger.info("用户{}进行U7申购管理页面导入功能", userid);
    
            String fileName = file.getOriginalFilename();
            String lastName = fileName.substring(fileName.lastIndexOf("."), fileName.length()).trim();
    
            try {
    
                if (".xls".equals(lastName)) {
                    readXls(file.getInputStream());<span style="font-family:微软雅黑;">//03低版本</span>没写
                } else {
                    readXlsx(file.getInputStream());
                }
    
            } catch (Exception e) {
                logger.error("导入失败:" + ExceptionUtils.getFullStackTrace(e));
                return JsonUtils.getFailure("导入Excel失败");
            }
    
            return JsonUtils.getSuccess();
    
        }
    
    
    
    
    
    /**
         * 导入07版本的excel
         * 
         * @since 1.0
         * @param is
         * @throws IOException <br>
         *             <b>作者: @author ZhuShuangShuang</b> <br>
         *             创建时间:2016年4月1日 上午10:35:02
         */
        private void readXlsx(InputStream is) throws IOException {
    
            XSSFWorkbook book = new XSSFWorkbook(is);
            XSSFSheet sheet = book.getSheetAt(0);
            XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    
            int rowNum = sheet.getLastRowNum();
            int colNum = row.getPhysicalNumberOfCells();
            int oriOrderNoIndex = -1;
            int allremarkIndex = -1;
            int expressNoIndex = -1;
    
            for (int i = 0; i < colNum; i++) {
                XSSFCell cell = row.getCell(i);
                String string = cell.toString();
                String name = string.trim();
    
                if (StringUtils.isBlank(name)) {
                    continue;
                }
    
                if (StringUtils.contains("原始单号", name)) {
                    oriOrderNoIndex = i;
                }
    
                if (StringUtils.contains("合并备注", name)) {
                    allremarkIndex = i;
                }
    
                if (StringUtils.contains("物流单号", name)) {
                    expressNoIndex = i;
                }
            }
            Map<String, CCGJExcelInfoDto> imeiMap = new HashMap<String, CCGJExcelInfoDto>();
            for (int i = 1; i <= rowNum; i++) {
                row = sheet.getRow(i);
                String oriOrderNo = getStringXLSXCellValue(row.getCell(oriOrderNoIndex));
                String allremark = getStringXLSXCellValue(row.getCell(allremarkIndex));
                String expressNo = getStringXLSXCellValue(row.getCell(expressNoIndex));
                if (StringUtils.isBlank(oriOrderNo)) {
                    continue;
                }
    
                if (StringUtils.isBlank(allremark)) {
                    continue;
                }
    
                if (StringUtils.isBlank(expressNo)) {
                    continue;
                }
                allremark = allremark.replace("<SNCode>", "");
                allremark = allremark.replace("</SNCode>", "");
                allremark = allremark.replace("<SN收集列表>", "");
                allremark = allremark.replace("</SN收集列表>", "");
                // 根据orderno查询uphoneOrder表的信息
                String[] imeis = allremark.split(",");
                CCGJExcelInfoDto dto;
                if (imeiMap.containsKey(oriOrderNo)) {
                    dto = imeiMap.get(oriOrderNo);
                } else {
                    dto = new CCGJExcelInfoDto();
                }
                for (String imei : imeis) {
                    dto.getImeiCode().add(imei);
                }
                dto.setExpressNo(expressNo);
                imeiMap.put(oriOrderNo, dto);
                logger.info("读取到{}订单的imei信息{}",oriOrderNo,dto);
            }
            uphoneInfoService.updateIMEIS(imeiMap);
    
        }
    
    
    
    
    
    
    /**
         * 获取单元格数据内容为字符串类型的数据
         * 
         * @param cell Excel单元格
         * @return String 单元格数据内容
         */
        private static String getStringXLSXCellValue(XSSFCell cell) {
            String strCell = "";
            if (cell == null) {
                return "";
            }
            // 将数值型参数转成文本格式,该算法不能保证1.00这种类型数值的精确度
            DecimalFormat df = (DecimalFormat) NumberFormat.getPercentInstance();
            StringBuffer sb = new StringBuffer();
            sb.append("0");
            df.applyPattern(sb.toString());
    
            switch (cell.getCellType()) {
            case XSSFCell.CELL_TYPE_STRING:
                strCell = cell.getStringCellValue();
                break;
            case XSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC:
                double value = cell.getNumericCellValue();
                while (Double.parseDouble(df.format(value)) != value) {
                    if ("0".equals(sb.toString())) {
                        sb.append(".0");
                    } else {
                        sb.append("0");
                    }
                    df.applyPattern(sb.toString());
                }
                strCell = df.format(value);
                break;
            case XSSFCell.CELL_TYPE_BOOLEAN:
                strCell = String.valueOf(cell.getBooleanCellValue());
                break;
            case XSSFCell.CELL_TYPE_BLANK:
                strCell = "";
                break;
            default:
                strCell = "";
                break;
            }
            if (strCell == null || "".equals(strCell)) {
                return "";
            }
            return strCell;
        }




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