WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Чтение данных из xlsx с помощью Apache POI SXSSFSheet

Я хочу прочитать данные (значения ячеек) из определенного файла xlsx, используя apache poi. Приведенный ниже код успешно создает экземпляр SXSSFWorkBook и назначает db.xlsx (мой фиктивный xlsx). Я попытался изменить номера листов и дважды проверить их с помощью метода getSheetNumber, чтобы убедиться, что книга назначена правильно.

Затем я хочу назначить конкретный лист (индекс 0 с именем main) экземпляру SXSSFSheet, но в настоящее время он возвращает null. (Я пробовал оба метода getSheetAt и getSheet).

SXSSFRow DummyRow;
SXSSFCell DummyCell;

int RowCount;
OPCPackage pkg = OPCPackage.open(blabla string adress);

XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(pkg);
Workbook MainBook = new SXSSFWorkbook(wb,100);

int a = MainBook.getNumberOfSheets();

SXSSFSheet MainSheet = (SXSSFSheet) MainBook.getSheetAt(0); 
RowCount = MainSheet.getLastRowNum();

Что я делаю неправильно?

Редактировать:

Я попробовал метод getSheetName и получил положительный результат. Итак, проблема заключается в достижении строк в рабочем листе. Итак, последняя строка getLastRowNum() не работает.

20.09.2012

Ответы:


1

Вы не можете. SXSSFWorkBook только для записи, не поддерживает чтение

Для чтения файлов .xlsx с нехваткой памяти следует обратиться к документации XSSF и SAX EventModel.

20.09.2012
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]