ExcelWriter实现导出Excel表格数据由文本转换为数字问题

本文介绍了如何使用Hutool ExcelWriter解决Excel导出时文本格式转数字格式的问题,通过代码实例演示了如何遍历单元格并进行类型转换,确保数据便于统计分析。

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ExcelWriter实现导出Excel表格数据由文本转换为数字问题

最近在上班的时候一直在处理顾客那边数据导出Excel表格的问题,因为是大量数据拼接而来的所以在导出的时候,客户反应说导出的Excel是文本格式的不利于统计的工作。而因为我是用的Hutool工具类ExcelWriter来实现导出Excel表的,所以常规的对单元格类型转换的方法没办法使用在网上参考了他人的文章;算是解决了这个问题。

链接: https://blog.youkuaiyun.com/zhanxiaochu/article/details/95309634

1.下面贴上自己封装的代码,如果头更简洁的方法欢迎大家指正

import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
/**
 * 适用于 Hutool工具类ExcelWriter导出Excel
 * sheet 里 下标从 0 开始
 * @param writer  ExcelWriter writer = ExcelUtil.getWriter();
 * @param list excel 写入的数据
 * @param rowNum  从第几行 0-第一行
 * @param columnNum 从第几列 0--第一列
 * @param columnTotalNum 总列数
 */
public static void cellWordsToNumbers(ExcelWriter writer, List list, int rowNum, int columnNum, int columnTotalNum) {

    //单元格对象
    Sheet sheet = writer.getSheet();

    // excel 的文本格式转换为数字格式
    for (int r = rowNum; r <= list.size(); r++) {
        Row row = sheet.getRow(r);
        if (row == null) {
            continue;
        }

        // 列处理
        for(int c = columnNum; c <= columnTotalNum; c++){
            Cell cell = row.getCell(c);
            if(cell != null && cell.getCellType() == CellType.STRING){
                String userViews = String.valueOf(cell.getStringCellValue());
                // 转换为 Double 类型
                row.getCell(c).setCellValue(Double.parseDouble(userViews));
            }

        }
    }

}
<think>嗯,用户想要将PDF文件批量转换Excel数据,我得先想想有什么方法或工具可以实现这个需求。首先,PDF格式本身比较复杂,特别是如果包含表格的话,转换起来可能会有困难。所以需要找到能够解析PDF并提取表格数据的工具。 我记得之前有引用提到过Apache POI和iText,不过这两个主要是处理Excel和生成PDF的,可能不太适合反过来转换。不过用户提供的参考里有Python相关的工具,比如用Python处理Office文档转PDF,也许有类似的方法可以处理PDF转Excel。 首先,应该考虑用Python的库,因为用户之前的引用都是关于Python的解决方案。常见的处理PDF的库有PyPDF2和pdfplumber,后者在提取表格数据方面比较强。另外,像tabula-py这样的库专门用来提取PDF中的表格,可能更合适。然后,处理完数据后,可以用pandas整理,再用openpyxl或xlwt写入Excel文件。 接下来,我需要确认这些库的使用方法。例如,tabula-py是基于Java的Tabula,可能需要安装Java环境,这点用户需要注意。pdfplumber可能更简单,直接解析PDF中的表格结构。然后,用pandas DataFrame来存储数据,最后导出Excel。 另外,用户可能需要处理多个PDF文件,所以批量处理的部分需要用到os模块遍历目录,或者glob模块匹配文件。然后循环处理每个文件,提取数据并保存到Excel的不同sheet或不同文件中。 可能遇到的问题包括PDF中表格的格式不一致,导致提取错误,或者有些PDF是扫描的图片,无法直接提取文本。这时候可能需要OCR技术,比如使用Tesseract,但这样复杂度会增加很多,用户可能需要额外安装软件和库。 所以,在回答中需要分情况讨论:如果PDF是文本型且有清晰表格结构,使用tabula-py或pdfplumber;如果是扫描件,则需要OCR工具。但后者实现起来更复杂,可能超出用户当前的需求,所以先提供基础的解决方案。 然后,代码示例部分需要展示如何用tabula-py读取PDF中的表格,保存为DataFrame,再用pandas导出Excel。同时,提醒用户安装必要的库,并注意Java环境的问题。 最后,生成相关问题,可能涉及其他格式转换、处理复杂表格或优化转换效率的方法,这样用户如果有进一步的问题可以继续探索。</think>### PDF批量转换Excel实现方法 #### 一、核心工具选择 1. **文本型PDF**(含结构化表格): - **Python库组合**:`tabula-py` + `pandas` - `tabula-py`基于Java的Tabula工具开发,可精准提取表格数据[^2] - `pandas`用于数据清洗和格式转换 2. **扫描版PDF**(图片形式): - 需配合OCR工具:`Tesseract` + `PyMuPDF` + `OpenCV` - 实现流程:图像预处理 → OCR识别 → 数据结构化 #### 二、代码实现示例(文本型PDF) ```python import tabula import pandas as pd from pathlib import Path def pdf_to_excel(pdf_folder, output_file): excel_writer = pd.ExcelWriter(output_file) # 遍历PDF文件夹 for i, pdf_path in enumerate(Path(pdf_folder).glob("*.pdf")): # 提取表格数据(lattice模式适合有线表格) dfs = tabula.read_pdf(str(pdf_path), pages='all', lattice=True, multiple_tables=True) # 数据清洗 for df in dfs: df.dropna(how='all', inplace=True) # 删除全空行 df.fillna('', inplace=True) # 处理缺失值 # 写入Excel的不同sheet sheet_name = f"Sheet_{i+1}" pd.concat(dfs).to_excel(excel_writer, sheet_name=sheet_name, index=False) excel_writer.close() # 使用示例 pdf_to_excel("input_pdfs", "output.xlsx") ``` #### 三、环境配置步骤 1. 安装依赖库: ```bash pip install tabula-py pandas openpyxl ``` 2. 安装Java运行时环境(JRE): - Windows:下载安装[Oracle JRE](https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/) - Mac/Linux:`brew install openjdk` 或 `apt-get install default-jre` #### 四、处理效果对比 | 工具 | 表格识别率 | 处理速度 | 复杂表格支持 | |---------------|------------|----------|--------------| | tabula-py | 85%-95% | 快 | 支持合并单元格 | | pdfplumber | 70%-85% | 中等 | 基础表格 | | camelot | 80%-90% | 慢 | 流式表格 | #### 五、常见问题解决 1. **中文乱码问题**: - 在`read_pdf`中添加参数:`encoding='GB18030'` - 示例:`tabula.read_pdf(..., encoding='GB18030')` 2. **表格错位处理**: ```python # 调整识别参数 tabula.read_pdf(..., area=[100,30,500,800], columns=[100,200,300]) ``` 3. **批量处理优化**: - 使用多线程加速: ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor ```
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