C# 读取 Excel 文件

您可以读取 Excel 文件,以解析 XLSX XLS 或 C# 中其他相关格式的 Excel 工作表的行和列中的数据。从 Excel 文件中提取数据并在 C# 应用程序中使用它很有帮助。因此,这篇博文逐步解释了如何用 C# 读取 Excel 文件。

为什么用 C# 读取 Excel 文件?

Excel 文件由于其用户友好的界面和灵活性而成为存储表格数据的流行方式。在 C# 编程领域,从 Excel 文件中提取数据提供了自动化任务、执行数据分析以及与众多应用程序集成的机会。在需要从这些文件中提取数据以进行报告、分析或进一步处理的情况下,此过程变得至关重要。

C# 读取 Excel 文件

您可以轻松地从 Excel 工作表中读取数据。只需按照以下步骤用 C# 读取 Excel 文件:

  • 在您的环境中配置 Conholdate.Total for .NET
  • 使用 Workbook 类的对象加载源 Excel 文件。
  • 使用 Worksheets 属性访问所有工作表。
  • 使用 For 循环遍历每个工作表。
  • 迭代每一行并提取每一列中的值。
  • 将单元格值打印到控制台或根据您的要求使用它。

下面的示例代码演示了如何使用 C# 读取 Excel 文件:

// 加载 Excel 文件
Workbook wb = new Workbook("excel.xlsx");

// 获取所有工作表
WorksheetCollection collection = wb.Worksheets;

// 循环遍历所有工作表
for (int worksheetIndex = 0; worksheetIndex < collection.Count; worksheetIndex++)
{

    // 使用其索引获取工作表
    Worksheet worksheet = collection[worksheetIndex];

    // 打印工作表名称
    Console.WriteLine("Worksheet: " + worksheet.Name);

    // 获取行数和列数
    int rows = worksheet.Cells.MaxDataRow;
    int cols = worksheet.Cells.MaxDataColumn;

    // 循环遍历行
   for (int i = 0; i < rows; i++)
    {

        // 循环遍历所选行中的每一列
       for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            // 解析单元格值
            Console.Write(worksheet.Cells[i, j].Value + " | ");
        }
        // 打印换行符
        Console.WriteLine(" ");
    }
}

从 C# 中的特定工作表读取 Excel 数据

有时,您可能需要从工作表中提取特定数据,而不是处理包含多个工作表的整个工作簿。请按照以下步骤使用 C# 从特定工作表中的 Excel 文件读取数据:

  • 在您的系统中安装 Conholdate.Total for .NET
  • 创建 Workbook 类的实例。
  • 访问任何工作表,同时指定其名称或从零开始的索引。
  • 使用 MaxDataRow 和 MaxDataColumn 属性获取最后填充的行和列。
  • 循环遍历每一行和每一列。
  • 获取单元格值。

以下代码示例演示如何使用 C# 从 Excel 中的特定工作表读取数据:

// 加载 Excel 文件
Workbook wb = new Workbook("excel.xlsx");

// 使用其索引获取工作表
Worksheet worksheet = wb.Worksheets[0];

// 打印工作表名称
Console.WriteLine("Worksheet: " + worksheet.Name);

// 获取行数和列数
int rows = worksheet.Cells.MaxDataRow;
int cols = worksheet.Cells.MaxDataColumn;

// 循环遍历行
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
    // 循环遍历所选行中的每一列
   for (int j = 0; j < cols; j++)
    {
        // 解析单元格值
        Console.Write(worksheet.Cells[i, j].Value + " | ");
    }
    // 打印换行符
    Console.WriteLine(" ");
}

在 C# 中读取 Excel 文件的最佳实践

错误处理:始终处理读取 Excel 文件时可能发生的异常,例如找不到文件、文件格式问题或访问权限问题。

内存管理:正确处理对象以避免内存泄漏。

性能优化:使用适当的方法高效读取数据,尤其是在处理大型 Excel 文件时。

数据验证:验证和清理从 Excel 读取的数据,以确保其完整性和可靠性。

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包起来

在软件开发领域,管理和操作数据是一项基本任务。 Excel 文件广泛用于存储和组织数据,是各种应用程序中遇到的常见格式。这篇博文介绍了用 C# 读取 Excel 文件的不同方法,例如解析电子表格中的所有数据或根据您的要求使用特定工作表。如有任何疑问,请在论坛写信给我们。

常见问题解答

我可以使用 C# 读取较旧的 .xls 和较新的 .xlsx Excel 文件格式吗?

是的,Conholdate.Total 等 C# 库可以处理较旧的 .xls 和较新的 .xlsx 格式。但是,建议尽可能使用 .xlsx 文件,因为它们的功能和性能得到了改进。

系统上未安装 Microsoft Excel 时是否可以读取 Excel 文件?

是的,您不需要安装 Microsoft Excel 即可从 C# 中的 Excel 工作表读取数据。

我可以使用 C# 从 Excel 文件中的特定工作表和单元格读取数据吗?

是的,您可以从 Excel 文件中的特定工作表和单元格读取数据。只需按名称或坐标从特定工作表和单元格中提取数据即可。

如何验证从 Excel 文件读取的数据以确保其完整性?#

要验证数据,您可以根据应用程序的要求对数据类型、范围和约束进行检查。在使用数据之前,请验证数据是否符合您预期的格式和约束。

<think>好的,我现在需要帮用户解答关于ControlNet类型对比及选用指南的问题。首先,我得回忆一下ControlNet的基本知识。ControlNet是Stable Diffusion中的一个重要模型,用于更精准地控制图像生成过程,比如姿势、边缘检测等。 用户提到想了解不同类型的ControlNet及其适用场景,所以我需要列举常见的ControlNet类型,并分别说明它们的功能和应用场景。根据之前的引用内容,比如引用[1]中的模型下载地址,可能需要参考那里列出的模型类型。常见的类型包括Canny边缘检测、HED边缘检测、OpenPose人体姿势、深度图、语义分割等。 接下来,我需要确保每个类型的描述准确,并且说明它们的适用场景。比如,Canny适用于保留清晰边缘的场景,而HED适合柔和的边缘。OpenPose用于人体姿势控制,深度图适合3D结构,语义分割则用于区分不同物体区域。 然后,用户可能需要选用指南,所以需要根据不同的需求推荐合适的ControlNet类型。比如,建筑设计可能需要深度图或法线贴图,插画设计可能更适合线稿类如MLSD或Scribble。同时,还要考虑是否需要组合使用多个ControlNet,以及参数调整的建议。 还要注意引用用户提供的资料,比如引用[3]中提到相同prompt可能因模型不同导致效果差异,所以在选用ControlNet时也需要考虑模型搭配。此外,用户可能需要知道如何下载这些模型,引用[1]的链接是重要的资源。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步关心的点,比如如何组合使用、参数调整技巧、版本差异等,确保问题有针对性,帮助用户深入理解。</think># ControlNet类型对比及选用指南 ## 一、主流ControlNet类型解析 ### 1. 边缘检测类 - **Canny Edge** 采用传统Canny算法提取图像轮廓,适用于需要保留清晰边缘特征的场景,如建筑效果图生成$^{[1]}$。生成结果具有明确的线条约束: $$ G = \sqrt{(I_x \ast Sobel_x)^2 + (I_y \ast Sobel_y)^2} $$ - **HED Edge** 使用整体嵌套边缘检测算法,适合需要柔和边缘的插画类生成,可保留更多细节特征$^{[2]}$ ### 2. 人体姿态类 - **OpenPose** 通过骨骼关键点检测实现精准人体动作控制,支持多人场景识别,适用于角色姿势定制$^{[3]}$。支持18个关键点检测: $$ P = \{ (x_i,y_i) \}_{i=1}^{18} $$ ### 3. 深度信息类 - **Depth Map** 生成单通道深度图,适合3D场景重建、景深控制等需求,可配合Midas算法提升精度$^{[1]}$ ### 4. 语义分割类 - **Segmentation** 通过颜色编码区分不同物体区域,适用于多元素组合场景的精确控制,支持150+类别识别$^{[2]}$ ## 二、选用决策树 ```mermaid graph TD A[需求类型] --> B{是否需要精确形体控制} B -->|是| C[选择Canny/MLSD] B -->|否| D{是否需要立体结构} D -->|是| E[选择Depth/NormalMap] D -->|否| F{是否需要动态姿势} F -->|是| G[选择OpenPose] F -->|否| H[选择Scribble/Segmentation] ``` ## 三、典型应用场景推荐 1. **建筑设计可视化** 组合使用Depth Map + Normal Map,保持三维空间结构准确$^{[1]}$ 2. **插画线稿上色** 推荐Scribble自由手绘模式,配合HED边缘检测保留笔触质感$^{[3]}$ 3. **影视分镜设计** 采用OpenPose+Segmentation组合控制,确保人物动作与场景元素精准对应 > 实践建议:使用ControlNet 1.1版本时注意调整「starting_step」(控制介入时机)和「ending_step」(控制强度衰减)参数,建议初始值设置为(0.2, 0.8)$^{[2]}$
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