easyexcel数据不用也合并

2024-10-28

海量数据Excel报表利器——EasyExcel（开场篇）

EasyExcel 简介篇互联网的精髓就是共享,可以共享技术.共享经验.共享情感.共享快乐~ 很多年前就有这个想法了,从事IT行业时间也不短了,应该把自己工作和业余所学习的东西记录并分享出来,和有缘人一起学习和交流. 如果您是那个有缘人,请上岛一叙!爪哇岛随时欢迎您! 一.简介咱们传统Excel的操作或者数据解析都是利用Apach POI进行操作,有使用过POI经验的同学应该都了解,POI框架并不完美,有较多的缺陷: 操作Excel步骤繁琐核心组件:Workbook.Sheet.Row.C

数据的动态合并和导出至EXCEL

最近一段时间都在处理数据的动态合并和导出EXCEL的问题,写个demo记录下,希望和我碰到同样问题的博友可以顺利解决:后面会提供demo下载链接. (VS2012,ASP.NET) 一.主要解决以下问题: 1.根据业务逻辑动态合并table单元格2.动态合并后序号重写3.datatable导出excel4.datatable导出excel特殊字符处理5.在实际问题中可能还有少许BUG,自行调试二.重要代码摘录: 1.前台获取table HTML代码: <input type="hidde

服务器端json数据文件分割合并解决方案

问题引入 Json 是什么就不多说了,本文把Json理解成一种协议. 印象之中,Json貌似是前端的专属,其实不然,服务器端组织数据,依然可以用Json协议. 比如说,某公司有一套测评题目(基于Json协议),这些题目比较珍贵,不想直接放在js中,所以就将题目文件放在服务器端,然后通过一个接口去请求,多一层控制,就多了一层保护,通过在接口上加权限,可保证数据安全. 如此一来,服务器端必定会有一个Json文件(纯文本文件),Json文件中包含Json数据. 假设Json数据结构如下: { "nam

layui：数据表格如何合并单元格

layui.use('table', function () { var table = layui.table; table.render({ elem: '#applyTab' , url: '${cxt}/yptPreferentialApply/detail_data?id=${detailId}' , cols: [[ {field: 'goodsName', title: '产品名称'} , { field: 'priceType', title: '价格类型', templet:

图表相同数据会自动合并问题（finereport）

finereport中,对于图表的操作,当遇到需要显示多个重复分类下的多个值时,由于自动合并相同数据,无法达到效果反复查询手册无果后,困扰好久,终想到了一个解决的办法:1.给查询的数据添加个列序号,每一条数据都给个序号:2.然后在分类时,选择于序号作为分类标准:3.在数据筛选栏,分类选项中,形态选择数据字典,根据序号,选择分类名称即可:

学习笔记9—python数据表的合并(join(), merge()和concat())

merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,语法如下: 1 2 3 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffix

.Net用字符串拼接实现表格数据相同时合并单元格

前言最近在做项目通过GridView或Repeater绑定数据,如果两行或若干行某列值相同,需要进行合并单元格,但是实现过程中想到了字符串拼接,于是就没用绑定数据控件,而是用了html结合字符串实现了绑定数据源并满足以上要求合并单元格. 前台代码如下 <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head runat="server"> <title></title> &l

python数据表的合并(python pandas join() 、merge()和concat()的用法)

merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,语法如下: merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), c

PCB MS SQL 排序应用---相邻数据且相同合并处理

这是一个很有趣SQL数据处理应用,具体需求如下 ERP需要工程将物料编码相邻的编码合并求和BOM用量,巧妙的用到了已有排序号与分组排序号之间的差值求解示例: 原数据: 要求转换: 实际转换后数据: SQL代码实现: with tab1 as ( as OPERATION_CODE,3.621000 UNIT_TIME UNION as OPERATION_CODE,3.621000 UNIT_TIME UNION as OPERATION_CODE,3.333000 UNIT_TIME UNI

pandas_数据拆分与合并

import pandas as pd import numpy as np # 读取全部数据,使用默认索引 data = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx') # 修改异常值 data.loc[data.交易额 > 3000,'交易额'] = 3000 data.loc[data.交易额 < 200,'交易额'] = 200 # 删除重复值 data.drop_duplicates(inplace = T

hive数据文件简单合并

MR代码: package merge; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoo

panda库------对数据进行操作---合并，转换，拼接

>>> frame2 addr age name 0 beijing 12 zhang 1 shanghai 24 li 2 hangzhou 24 cao >>> frame1 addr name 0 beijing zhang 1 shanghai li 2 hangzhou cao 3 shenzhen han >>> pd.merge(frame1,frame2) 以name列为连接进行拼接 addr name age 0 beijing zh

关于table动态添加数据单元格合并数组合并

var newArr = [ {"BranchID":1,"BranchName":"城二","BranchFullName":"城二分公司","IssueTypeID":101,"IssueTypeName":"宏蜂窝连片弱覆盖","Total":242,"WithoutDemand":139,"

Oracle_表数据拆分与合并

参考文档: [1]http://blog.itpub.net/8858072/viewspace-426960/ [2]http://blog.csdn.net/mattlinsheep/article/details/7964105 [3]http://blog.csdn.net/xiaoyangxiaodong/article/details/41113317 [4]http://blog.csdn.net/zbuger/article/details/51177601 [5]http://

Java相同id的数据集合，合并数据为一条，并将几个字段内容合并为一个

Java实现,当然也可以数据库实现; /** * Created by shaozhiqi on 2019/7/31. */ public class TestUnion { @Test public void test1() { List<Map<String, Object>> dbList = new ArrayList<>(); Map map1 = new HashMap<>(); map1.put("); map1.put("

R之data.table -melt/dcast(数据合并和拆分)

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 30.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 24.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

mysql中将多行数据合并成一行数据

.1GROUP_CONCAT()中的值为你要合并的数据的字段名; SEPARATOR 函数是用来分隔这些要合并的数据的: ' '中是你要用哪个符号来分隔: 2.必须要用GROUP BY 语句来进行分组管理,不然所有的数据都会被合并成一条记录 SELECT am.activeId,GROUP_CONCAT(m.modelName SEPARATOR ',') modelName FROM activemodel am JOIN model m ON am.modelId=m.modelId WHE

gridcontrol 根据某一列数据来控制其他列合并

首先需要属性栏中设置这一列可以合并,再在CellMerge方法中写 private void gridView1_CellMerge(object sender, DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.CellMergeEventArgs e) { if (e.Column.FieldName == "题目" || e.Column.FieldName == "分值" ) { string valueFirstColumn1 = Conver

大数据：Map终结和Spill文件合并

当Mapper没有数据输入,mapper.run中的while循环会调用context.nextKeyValue就返回false,于是便返回到runNewMapper中,在这里程序会关闭输入通道和输出通道,这里关闭输出通道并没有关闭collector,必须要先flush一下. 获取更多大数据视频资料请加QQ群:947967114 代码结构: Maptask.runNewMapper->NewOutputCollector.close->MapOutputBuffer.flush 我

python 数据合并

1. 数据合并前言一.横向合并 1. 基本合并语句 2. 键值名不一样的合并 3. “两个数据列名字重复了”的合并二.纵向堆叠统计师的Python日记[第6天:数据合并] 前言根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗.规整.合并等功能 → 掌握类似与SQL的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模.假设检验等分析技能 → 能用Python打印出100元钱 → 能用Python帮我洗衣服.做饭 → 能用Python给我生小猴子...

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