ASP.NET数据列表导出为Excel

本文介绍如何利用C#实现Excel数据的自动化导出,包括Excel对象的创建、数据填充及格式设置,并实现了文件的保存与下载。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#region Excel定义
                DateTime beforeTime = DateTime.Now;
                //实例化Excel全局(本地服务器)
                Microsoft.Office.Interop.Excel.Application xlApp = new Microsoft.Office.Interop.Excel.Application();
                if (xlApp == null)
                {
                    ResponseScript("无法创建Excel对象,可能您的电脑未安装Excel");
                    return;
                }
                DateTime afterTime = DateTime.Now;
                Microsoft.Office.Interop.Excel.Workbooks workbooks = xlApp.Workbooks;
                Microsoft.Office.Interop.Excel.Workbook workbook = workbooks.Add(Microsoft.Office.Interop.Excel.XlWBATemplate.xlWBATWorksheet);
                Microsoft.Office.Interop.Excel.Worksheet worksheet = (Microsoft.Office.Interop.Excel.Worksheet)workbook.Worksheets[1];//取得sheet1
                #endregion

                //构建数据
                long totalCount = _nRecordCount;//行总数
                int rindex = 0;
                AppCode.Excel.setRangHead(++rindex, "序号", 5, ref worksheet);
                AppCode.Excel.setRangHead(++rindex, "所属事项", 50, ref worksheet);
                AppCode.Excel.setRangHead(++rindex, "类别名称", 25, ref worksheet);
                //写入内容
                List<M.VbsCategoryBook> exportlist = new B.VbsCategoryBook().GetList(name, treeid, departCode, order, 1, _nRecordCount, ref _nRecordCount);
                for (int r = 0; r < exportlist.Count; r++)
                {
                    rindex = 0;
                    M.VbsCategoryBook obj = exportlist[r] as M.VbsCategoryBook;
                    AppCode.Excel.setRangCell(r + 2, ++rindex, (r + 1).ToString(), ref worksheet);
                    AppCode.Excel.setRangCell(r + 2, ++rindex, returnCategory(obj.InfoItemid), ref worksheet);
                    AppCode.Excel.setRangCell(r + 2, ++rindex, obj.Name, ref worksheet);
                }

                #region 保存下载
                object missing = System.Reflection.Missing.Value;//定义一个missing
                string ExcelFileName = this.Page.Title + DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmss") + ".xlsx";
                //保存
                workbook.SaveAs(Server.MapPath("http://www.cnblogs.com/Resources/DownFile/" + ExcelFileName), missing, missing, missing, missing, missing, Microsoft.Office.Interop.Excel.XlSaveAsAccessMode.xlExclusive, missing, missing, missing, missing);
                workbook.Close(null, null, null);
                workbooks.Close();
                xlApp.Application.Quit();
                xlApp.Quit();

                //释放进程及资源
                System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(worksheet);
                System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(workbook);
                System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(xlApp);
                worksheet = null;
                workbook = null;
                xlApp = null;
                GC.Collect();
                DateTime startTime;
                try
                {
                    //强行释放最近打开的Excel进程
                    System.Diagnostics.Process[] myProcesses = System.Diagnostics.Process.GetProcessesByName("EXCEL");
                    foreach (System.Diagnostics.Process myProcess in myProcesses)
                    {
                        startTime = myProcess.StartTime;
                        if (startTime >= beforeTime && startTime <= afterTime)
                        {
                            myProcess.Kill();
                        }
                    }
                }
                catch
                {

                }
                //将生成的文件提供给客户端
                AppCode.Excel.ShowFileInClient(this.Page, Server.MapPath("http://www.cnblogs.com/Resources/DownFile/" + ExcelFileName));
                #endregion

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值