3分钟学会用导入表格数据到云端的正确姿势~

本文介绍了如何使用超级表格导入Excel文件的方法,包括基本导入流程、追加数据、覆盖及忽略导入等功能,并提供了一些实用建议。

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导入Excel

超级表格 微视频
关键词 :   导入Excel  追加导入  覆盖/忽略导入


「超级表格微视频」第七期

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如何把Excel导进超级表格
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如何导入Excel表格?


1、登录超级表格

点击“新建/导入”按钮——选择“导入Excel文件”。弹出一个导入界面,点击“导入表格”或者“导入小型表格”都行。




2、选择一个Excel文件

稍等片刻后,页面上会出现一个数据预览的弹框。

预览的数据包括Excel表格标题、列标题以及可以展示预览的部分数据。

超级表格不支持多张sheet同时导入,一张超级表格就是一个sheet。如果我们导入的Excel表格里包含了多张sheet,我们可以在这里进行sheet的切换。



超级表格默认第一行作为标题行,而我们也可以在这里对标题行进行自定义的选择。

根据需求,我们可以在导入前对每一列的列类型进行设置,默认的都是单行文本列类型。

设置完成后,点击“确定”按钮后,就成功导入一张新的Excel表格。



如何在超级表格中追加导入数据?


有时,我们需要在已有数据的超级表格中,继续往里面追加导入新的数据。该如何操作呢?


1、打开源表格,点击工具栏中批量导入按钮。(我们把已有数据的超级表格表格称为源表格)

我们选择需要追加导入的“Excel表格”或者超级表格,与之前介绍的一样,会出现预览数据的界面。


导入时,当Excel表格列标题与原表格一致,它们会自动匹配。设置好了之后点击确认即可。

Excel表格里的数据会自动的添加在原表格的尾部。


2、覆盖式导入以及忽略式导入

在追加导入时,可以勾选下面的“重复记录设置”。

选择一个列字段作为重复的判断条件。例如选择条件设置为“员工编号”,处理方式设置成“覆盖”。


即当原表格与Excel表格中的员工编码数据一致时,Excel中该行的数据会覆盖原表格中的数据,不影响其他数据。从而实现仅更新已有数据的功能。

如果把处理方式改成忽略,即当Excel与原表格中员工编码一致时,Excel中该行的数据将不会导入,而只会导入员工编码不一样的行数据。实现了导入新数据的同时又不会重复导入老数据的功能。


其他事项


导入表格时,表格标题和sheet的标题尽量不要用特殊字符,否则可能会导致导入失败。

欢迎在下面的评论区留言哟!~~100%上榜,与我们一起交流吧~!

微视频2:共享表格时,如何仅共享部分数据

微视频3:如何用超级表格发布表单

微视频4:如何发布搜索页面查询数据

微视频5:如何进行团队管理,添加成员、加入团队

微视频6:智能输入,如何关联不同表格数据


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<think>好的,我需要帮助用户了解如何将魔塔社区的数据导入到CVAT云端进行标注。首先,我得确认用户的需求:他们想知道具体的步骤,可能涉及到数据下载、格转换以及导入CVAT的流程。接下来,我需要回忆魔塔社区的数据集通常以什么格提供,比如常见的COCO、VOC、YOLO等。然后,用户提到CVAT云端,CVAT支持哪些数据呢?可能需要将魔塔的数据转换为CVAT兼容的格,比如COCO JSON或Pascal VOC XML。 另外,用户可能需要知道如何具体操作,比如在魔塔社区找到数据集后如何下载,然后如何上传到CVAT。这里可能需要分步骤说明,包括数据准备、格转换、创建CVAT任务、上传数据等。同时,考虑到用户可能遇到的常见问题,比如格不匹配或者标注上传失败,应该提供一些注意事项,比如检查文件结构、确保标签名称一致等。 还需要参考用户提供的引用内容,特别是引用[3]提到魔塔社区是一个学大模型很好的社区,可能数据集用于预训练,所以正确的标注是关键。另外,引用[2]提到可以通过第三方平台或本地部署,但这里用户明确想用CVAT云端,所以需要指导他们如何集成。 最后,生成相关问题,确保覆盖用户可能进一步询问的方向,比如格转换工具、CVAT的高级功能或者魔塔社区的其他资源。整个过程中要保持回答结构清晰,步骤详细,同时符合系统级指令中的格要求,比如数学表达用$...$,独立公用$$...$$,但在这个问题中可能用不到太多数学公,主要侧重于操作步骤。</think>### 从魔塔社区下载数据集并导入CVAT云端的步骤指南 #### 1. **从魔塔社区下载数据集** - **访问魔塔社区**:登录魔塔社区(例如:[ModelScope](https://modelscope.cn/)),搜索目标数据集(如目标检测、图像分类等类型)。 - **选择数据集格**:魔塔社区通常提供多种格数据集(如COCO、VOC、YOLO等),根据CVAT支持的格选择下载。推荐优先选择**COCO JSON**或**Pascal VOC XML**格[^3]。 - **下载数据集**:点击下载按钮,保存至本地或云端存储(如华为云OBS、阿里云OSS等)。 #### 2. **数据转换(如有必要)** - **检查CVAT支持格**:CVAT支持以下格:COCO 1.0、Pascal VOC、YOLO、LabelMe等。若魔塔数据集格CVAT不兼容,需进行转换。 - **使用转换工具**: - 若魔塔数据为YOLO格,可使用脚本转换为COCO格: ```python # 示例代码:YOLO转COCO(需安装pycocotools) from pycocotools.coco import COCO import json # 具体转换逻辑根据实际数据结构编写 ``` - 或使用在线工具如[Roboflow](https://roboflow.com/formats)完成格转换。 #### 3. **上传数据集至CVAT云端** - **登录CVAT平台**:访问[CVAT官网](https://cvat.org/)或部署的云端实例(如华为云CVAT服务)。 - **创建标注任务**: 1. 点击“Create New Task”,填写任务名称(如“魔塔数据集标注”)。 2. 选择任务类型(如“图像分类”“目标检测”)。 - **上传数据文件**: - 在“Data”标签页,点击“Upload Data”上传图像文件(支持ZIP压缩包或目录)。 - 在“Annotations”标签页,上传标注文件(如COCO的`annotations.json`)。 - **配置标签类别**:在“Labels”部分定义标签名称,需数据集中的类别一致(例如“cat”“dog”)。 #### 4. **启动标注流程** - **分配标注任务**:设置标注人员权限,支持多人协作。 - **使用CVAT工具标注**:CVAT提供自动标注辅助(如基于AI模型的预标注)、多边形标注、关键点标注等功能[^2]。 #### 5. **导出标注结果** - 标注完成后,在任务页面选择“Export Dataset”,导出为所需格(如COCO、Pascal VOC),用于后续模型训练。 --- ### 注意事项 - **文件结构规范**:CVAT要求图像标注文件按固定结构存储(如`images/`和`annotations/`目录分开)。 - **标签一致性**:若导入COCO格,需确保`categories`字段CVAT标签定义完全匹配。 - **云端存储集成**:若数据集较大,建议先将数据上传至云存储(如华为云OBS),再通过URL导入CVAT[^2]。 ---
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