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  • Word C# 报异常无法访问此集合中的单独的行,因为表格有纵向合并的单元格错误 object row = doc.Tables[1].Rows[9];Row a = doc.Tables[1].Rows.Add(ref row); 经过试验如下方法是可以的,通过cell去定位 doc....
    在通过C# 调用word 新增行时,如果表格有合并不规则的话总是报

    Word C# 报异常 无法访问此集合中的单独的行,因为表格有纵向合并的单元格错误

    object row = doc.Tables[1].Rows[9];
       Row a = doc.Tables[1].Rows.Add(ref row);

     

    经过试验如下方法是可以的,通过cell 去定位

    doc.Tables[1].Cell(9, 1).Range.Rows.Add(ref missing);

     转:http://blog.csdn.net/amao_1985/article/details/6597848

    转载于:https://www.cnblogs.com/activities/archive/2013/03/20/2970877.html

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  • 访问表格行或列时产生错误:"无法访问此集合中单独的行,因为表格有纵向合并的单元格。"  如果要访问绘制表格中单独的行或列,而该表格又不统一,则会产生一个运行时错误。例如,如果活动文档中第一张表格的每列中...
        访问表格行或列时产生错误:"无法访问此集合中单独的行,因为表格有纵向合并的单元格。"
        如果要访问绘制表格中单独的行或列,而该表格又不统一,则会产生一个运行时错误。例如,如果活动文档中第一张表格的每列中具有不同数量的行,则使用下列指令将导致出错。

    Sub RemoveTableBorders()
        ActiveDocument.Tables(1).Rows(1).Borders.Enable = False
    End Sub

        要避免这种错误,可首先使用 SelectColumn 或 SelectRow 方法选定一列或一行中的单元格。选定单元格后,再使用 Selection 对象的 Cells 属性。下列示例选定第一张文档表格中的第一行。Cells 属性用于访问选定的单元格(第一行中的所有单元格)以删除边框。
    Sub RemoveTableBorders()
        ActiveDocument.Tables(1).Cell(1, 1).Select
        With Selection
            .SelectRow
            .Cells.Borders.Enable = False
        End With
    End Sub

    以下实例删除有合并单元格的行

    Sub RemoveTableBorders()
         ActiveDocument.Tables(1).Cell(2, 1).Select
         With Selection
             .SelectRow
             .Cells.Delete
         End With
     End Sub

    下列示例选定第一张文档表格的第一列。For Each...Next 循环语句用于在所选内容(第一列中的所有单元格)的每个单元格中添加文字。

    Sub AddTextToTableCells()
        Dim intCell As Integer
        Dim oCell As Cell
        ActiveDocument.Tables(1).Cell(1, 1).Select
        Selection.SelectColumn
        intCell = 1
        For Each oCell In Selection.Cells
            oCell.Range.Text = "Cell " & intCell
            intCell = intCell + 1
        Next oCell
    End Sub


    再如:

    Sub Example()
        Dim i As Cell
        For Each i In Me.Tables(1).Range.Cells
            If i.RowIndex = 1 Then MsgBox i.Range.Text    '取得第一行的所有单元格的文本(此处带有段落标记)
        Next
    End Sub




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  • 还是之前的问题,每个城市...“海量”表格纵向合并”一文,但其实Stata中也相关的命令,可以帮助我们完成“海量”表格纵向合并。 我们的合并思路和之前类似:(1)依次读取每一个csv文件,保存为dta格式;(2)使用ap...
    还是之前的问题,每个城市和地区的空气质量数据都被单独放在一个csv文件中,如何将这368个csv文件纵向合并为一个文件?
         前一期给大家介绍的是Python中的方法,详见“谁怕?“海量”表格纵向合并”一文,但其实Stata中也有相关的命令,可以帮助我们完成“海量”表格纵向合并。

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          我们的合并思路和之前类似:(1)依次读取每一个csv文件,保存为dta格式;(2)使用append命令将dta数据纵向合并。

    8ea4d1ce54ad2bdfe38f0a4378cc6ad9.png

         首先,我还是需要有一个包含着368个csv文件的文件名的“列表”(当然,Stata没有列表这个概念),Stata中dir命令可以帮我们完成这一“关键任务”(当然fs命令也是可以的)。在这里,我们还需要手动设置一个暂元files来存储文件名。
     cd D:\爬虫下载\日空气质量local files: dir . file "*.csv"dis `files'

    dee01163ea18b80c1c5783499127ecab.png

         这样,我们就拿到了文件名列表,为了后续操作方便,我使用subinstr命令剔除掉了.csv后缀名。接下来,我们就可以借助循环遍历每一个csv文件,使用append命令进行纵向合并。当然,我还做了一些其他操作,在此也给大家解释一下:
     local citys: subinstr local files ".csv" "",all //剔除掉后缀 dis `citys' save air, emptyok replace //先保存一个空文件 foreach city in `citys'{     import delimited `city'.csv, varnames(1) encoding(UTF-8) clear     drop v1     drop if aqi == "AQI"     destring,replace     gen city = "`city'"     append using air     save air,replace }
    • save air, emptyok replace表示保存一个空文件,以这个空文件为基础进行append纵向合并;

    • drop删除没的行和列;

    • destring,replace是字符型变量转换为数值型;

    • gen city = "`city'"生成一个新的变量,变量值为城市名;

         当然,大家可能会感觉上面的代码还是过于复杂。事实上,Stata为我们提供了更为便捷的解决方案,外部命令csvconvert可以帮助我们一键完成上述合并操作csvconvert D:\爬虫下载\日空气质量,replace output_file(air.dta) 这一行代码就可以帮我们把D盘日空气质量文件夹下所有csv文件进行纵向合并,并将合并完成的数据保存为air.dta。
     ssc install csvconvert //外部命令请先安装 csvconvert D:\爬虫下载\日空气质量,replace output_file(air.dta)  drop v1 drop if aqi == "AQI" gen city = subinstr(_csvfile,".csv","",.) order city destring,replace save air,replace
         还是非常建议大家自己动手试一下,原始数据已经在上一篇推文中提供给大家了,需要的朋友,请在公众号后台对话框回复关键词“表格合并”。
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  • 问题是酱紫的:我之前从中国空气质量在线监测分析平台爬取了全国368个城市和地区的日度空气...所以,我们首先可能就需要将这368个csv文件纵向合并为一个文件。 如果是仅个位数的csv文件,我们可以手工复制粘贴,但...
    问题是酱紫的:我之前从中国空气质量在线监测分析平台爬取了全国368个城市和地区的日度空气质量数据,每个城市和地区的数据都是单独放在一个csv文件中,这么做有一个很大的弊端就是,想要把空气质量数据和其他数据进行横向合并就比较困难,这很不利于我们后续的数据分析。所以,我们首先可能就需要将这368个csv文件纵向合并为一个文件。

    cea657a8c2daa680bcc49f01bd047617.png

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         如果是仅有个位数的csv文件,我们可以手工复制粘贴,但是对于几百上千乃至上万的表格,手工合并肯定是不可取的,Python可以帮助我们完成这一“壮举”。不过,在合并之前,我们首先要有一个清晰的合并思路:(1)使用pandas依次读取每一个csv文件,存为dataframe。(2)依次将每一个dataframe以追加的方式写入到一个新的csv中。      想要读取csv文件,我们首先需要告诉Python我们想要读取的文件名,所以我们需要有一个包含368个csv文件的文件名的列表。如果我们手工整理文件名列表的话,那效率太低了,Python中os库下的listdir方法可以帮助我们获取指定文件夹下所有的文件名,并生成一个列表。
     import os all_file_list=os.listdir(r'D:\爬虫下载\日空气质量') all_file_list
    1911afcce04bfd220753b7651c9aca2f.png      这样,我们就获取到了D盘日空气质量文件夹下所有文件名,接下来,我们就可以对这个文件名列表进行循环遍历,依次读取每一个csv文件,然后进行表格纵向合并。
    for file in all_file_list:    df = pd.read_csv(r'D:\爬虫下载\日空气质量\{}'.format(file),index_col='日期')    df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)    city = file.split('.')[0]    df.insert(0,'城市',city)#在第零列插入一列,值为城市名称    df.drop(labels='日期',axis=0,inplace=True)#删除索引为日期的行    df.to_csv(r'D:\爬虫下载\日空气质量\空气质量数据(日度).csv',              mode='a',encoding='utf_8_sig')
    • df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)表示删除序号那一列;

    • city = file.split('.')[0]表示进行字符串分割,这样我们就可以拿到城市名称;

    • df.insert(0,'城市',city)表示在第1列左边插入一列,值为城市名称;

    • df.drop(labels='日期',axis=0,inplace=True)表示删除索引为日期的行(没用的行);

    • df.to_csv是将df写入到一个新的csv文件,mode='a'表示是追加方式。

         这样,我们就完成了368个csv文件的纵向合并,合并成果如下图所示,一共有709943行数据,大家也可以动手自己试一下。合并前和合并后的数据之前实际上都已经分享给大家了,需要的朋友请在后台对话框回复关键词“表格合并”。

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  • 问题是酱紫的:我之前从中国空气质量在线监测分析平台爬取了全国368个城市和地区的日度空气...所以,我们首先可能就需要将这368个csv文件纵向合并为一个文件。 如果是仅个位数的csv文件,我们可以手工复制粘贴,但...
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空空如也

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