SQL导入EXCEL数据时需要格式带有绿色小三角

最新推荐文章于 2023-05-24 15:20:58 发布
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#数据库

博客介绍了数据添加的方法，单个数据可直接添加，批量数据可先复制到文本文件，再复制到指定单元格。

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

单个的话 直接添加一个'

批量呢？ 先复制到-文本文件-在复制到指定单元格中

iteye_4537
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Kettle把Excel数据导入数据库
掉了毛的哈士奇的博客
08-04 6756
一、使用Kettle导入Excel 双击“Excel输入”模块，展开Excel输入配置界面 （1）在弹出框中选择“表格类型”为“Excel 2007 XLSX (Apache POI)”； （2）点击“文件或目录“后的“浏览”选择需要导入的Excel表...
npoi导出excel中左上角有绿色三角的解决方案和npoi的相关设置
zhangxiaomin1992的专栏
12-25 3623
npoi导出excel中左上角有绿色三角的解决方案
excel导入到mssql遇到的绿色小三角问题
sylinx
10-05 420
工厂应用有许多初始化数据需要从excel导入，excel默认列格式为常规．若这列含有数字，即使是设置单元格为文本格式后，导进去仍然是空值．可以用下面两种方法解决： 1、选中数字单元格，设为文本，双击，对其它单元格逐一如上。 (这种方法太麻烦) 2、选中所有要转换成文本的数字单元格，点击数字菜单，再点分列，选择分隔符号或固定宽度，点下一步，再点下一步，类型选文本，点完成。 这样让文本格式...
poi 导出excel（BigDecimal数据类型）左上角有绿色小三角解决
RT_0114的博客
03-06 1万+
在做poi导出excel肯定会有这么一段代码如下： public Cell addCell(Row row, int column, Object val, int align, Class<?> fieldType){ Cell cell = row.createCell(column); CellStyle style1 = styles.get("data"+(ali...
R语言——数据格式和数据读取
devoteto的博客
12-07 9633
R语言——数据读取之详解 福尔·摩斯曾说过：“数据，数据，没有数据的推理是罪恶！” 不过比起有意思的统计分析，数据的导入与导出显得十分的无趣，但是不得不说统计分析的数据导入与导出是个让人沮丧的任务，而且耗时巨大。 今天分享的是R数据的储存数据格式，及其R中数据的输出与一些特定格式的数据读入。 一、数据集结构 数据集是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。 R拥有的数据结构有： 类型 特点 标量 只含一个元素的向量 向量 用于储存数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执
【ArcGIS批量导入高效指南】：快速精通地理数据文件导入技巧
ArcGIS批量导入功能是GIS（地理信息系统）管理中的一项重要技术，它可以提高地理数据处理的效率，减少重复劳动，提升数据处理的速度和准确性。本章将为您提供一个关于如何使用ArcGIS进行批量数据导入的概览，这将为...
数据分析学习
qq_53183608的博客
05-24 613
tableau可以做数据可视化，但可视化只是tableau的基操，数据赋能和数据探索才是tableau的正确打开方式数据赋能：让业务一线也可以轻松使用最新数据数据探索：通过统计分析和数据可视化，从数据发现问题，用数据验证假设。
如何导入excel数据到数据库，并解决导入时间格式问题
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tlimited的博客
03-13 5万+
在办公环境下，经常会用到处理excel数据，如果用写程序导入excel数据到数据库那就太麻烦了，涉及解析excel，还要各种格式问题，下面简单利用数据库本身支持的功能解决这类导入问题。 准备 创建表 CREATE TABLE `test_date` ( `id` int(30) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `date_time` varchar(50) DE...
SQL Server导入导出excel及常见问题
阿喵的博客
03-27 1万+
SQL Server导出Excel 导出步骤想对较少，出现的问题也较少。   1、进入Excel---数据---自其它来源---来自SQL Server。如图： ：   2、连接数据库：   3、选择数据库和表---完成：   4、选择插入位置---确定---显示导出结果：   SQL Server导入excel  www.2cto.com  
EXCEL将值属性改成文本格式并使其带上小三角
weixin_42426900的博客
08-17 3180
1.使用模板导入数据时通常会出现导进去的数据格式不对，如手机号导进系统变成1.234xxe的格式 整理模板时已经将单元格属性变成 了文本格式，但是还需要把手机号这一列改成带上小三角 2.选中这一列，点数据-分列-固定长度 3选择文本点完成 . 4.完成 ...
<Excel>怎么把所有文本都加上小三角？
zxx的专栏
12-18 3275
选中该列，数据-分列-下一步-下一步-文本-完成。 参考：http://zhidao.baidu.com/question/107226499.html?qbl=relate_question_0&word=excel%20%CE%AA%CA%B2%C3%B4%CB%AB%BB%F7%20%B2%C5%D3%D0%C8%FD%BD%C7
excel怎么转换成带绿色小三角的文本格式,并批量操作
paraschema的博客
03-22 7020
遇到个小问题，右键设置单元格式--文本，进行导入时会格式错误。所以采用了以下解决方式：转换成带绿色小三角的文本格式 步骤：数据 --> 分列 --> 分列 --> 下一步 --> 勾选其他，填写符号'，下一步--> 选择文本，完成 注意：要选中需要改变格式的单元格（选中多个进行批量操作） ...
Excel文本格式怎么出现小三角
LYP37106231的博客
08-27 5269
左上角的小三角是文本型数字标志，“将一列数值的左上角一次性加上绿色的三角标示”就是将常规或数值型的数字改变为文本格式数字。 办法：选定该列数据，点菜单“数据”——“分列”，点两次“下一步”，在“列数据格式”中选择“文本”——“完成”。 转载于:https://www.cnblogs.com/yongan/p/11417031.html...
用sql server导入导出功能 把excel导入到sql的表中，提示导入成功，但是数据库表中并没有数据？
路虽远，行则将至；事虽难，做则必成！
08-31 1万+
这是典型的操作错误问题 在导入数据的最后一步之前“选择源表和视图”步骤中会出现两个表，这里假设你是从“ab”表中导出的数据，那么这里会出现“ab”和“ab$”两个选项，如果选择上面的选项，则导入数据肯定为空，应该选择下面的那个选项，然后将“目的”中表名最后的“$”去掉，然后点击“下一步”执行即可；
2.1 数据分析库:NumPy、Pandas
最新发布
12-11
数据分析是数据科学和机器学习中的重要环节，而NumPy和Pandas是Python中最常用的两个数据分析库。 ### NumPy NumPy（Numerical Python）是Python中用于科学计算的基础库。它提供了支持多维数组和矩阵运算的功能，同时还提供了大量的数学函数来操作这些数组。 #### 主要特点： 1. **多维数组对象（ndarray）**：NumPy的核心是ndarray对象，它是一个多维数组，可以进行快速的元素级计算。 2. **广播（Broadcasting）**：NumPy可以在不同形状的数组之间进行算术运算，前提是它们的形状是兼容的。 3. **数学函数**：NumPy提供了大量的数学函数，如三角函数、统计函数、线性代数函数等。 4. **性能优化**：NumPy是用C语言实现的，因此在处理大规模数据时具有很高的性能。 #### 示例代码： ```python import numpy as np # 创建一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) print("一维数组:", a) # 创建二维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("二维数组:\n", b) # 数组运算 c = a + 1 print("数组加法:", c) # 广播 d = a + b print("广播运算:\n", d) ``` ### Pandas Pandas是一个强大的数据分析库，提供了高效、便捷的数据结构和数据分析工具。它的主要数据结构是Series（一维）和DataFrame（二维）。 #### 主要特点： 1. **Series**：一维数组，类似于Python的列表，但带有标签（索引）。 2. **DataFrame**：二维表格型数据结构，类似于Excel表格或SQL表。 3. **数据清洗**：Pandas提供了丰富的数据清洗工具，如处理缺失值、数据转换等。 4. **数据导入和导出**：Pandas支持从多种数据源导入数据，如CSV、Excel、数据库等，同时也支持将数据导出到这些格式。 5. **分组和聚合**：Pandas提供了强大的分组和聚合功能，可以方便地进行数据汇总和分析。 #### 示例代码： ```python import pandas as pd # 创建Series s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) print("Series:\n", s) # 创建DataFrame dates = pd.date_range('20230101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) print("DataFrame:\n", df) # 数据清洗 df = df.dropna(how='any') # 删除包含任何NaN的行 print("清洗后的DataFrame:\n", df) # 分组和聚合 df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'three'] print("分组后的DataFrame:\n", df.groupby('E').sum()) ``` ###
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