从excel表导入timestamp类型问题

七月的空心菜 2016-06-25 12:07:00

excel表中有如2016/4/1 8:30:44 这样一列的时间戳数据对应的数据库的类型是timestamp类型
用的 ajaxfileupload 插件在service 层我这样写的

cell = ros.getCell(6);

			Timestamp sign_time = null;

			if (cell != null) {



				sign_time= Timestamp.valueOf(cell.getStringCellValue());

			}

但是cell.getStringCellValue()获取不了值啊用的cell.getDateCellValue()好像也不行

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White_Mr 2018-01-02

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我也遇到类似的问题，博主，Timestamp这个导入mysql的时候怎么解决啊。。。。

LewisRothschild 2017-10-11

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后来你怎么解决的呢？

七月的空心菜 2016-06-27

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Excel2Entity Excel2Entity实现了Java POI对xls文件的读取功能的封装，实现了批量导入Excel中的数据时自动根据Excel中的数据行创建对应的Java POJO实体对象的功能。该类库也实现了在创建实体对象时对字段类型进行校验，可以对Excel中的数据类型合法性进行校验，通过实现扩展接口，可以实现自定义校验规则以及自定义实体对象字段类型等更加复杂的校验规则和字段类型转换。应用场景该类库主要用应用场景是在一般管理系统中批量数据导入。安装配置 Excel2Entity类库已经加入到Maven中央仓库，如果你的项目使用了Maven，则可以通过添加下面的Maven依赖配置项将该类库加入到您的项目. cc.aicode.java.e2e ExcelToEntity 1.0.0.3 依赖 Excel2Entity依赖于Apache POI类库。使用说明使用示例请参考src/test/java/cc/aicode/e2e/Excel2Entity/AppTest测试用例。普通实体创建 ExcelHelper eh = ExcelHelper.readExcel("111.xls"); List entitys = null; try { entitys = eh.toEntitys(Demo.class); for (Demo d : entitys) { System.out.println(d.toString()); } } catch (ExcelParseException e) { System.out.println(e.getMessage()); } catch (ExcelContentInvalidException e) { System.out.println(e.getMessage()); } catch (ExcelRegexpValidFailedException e) { System.out.println(e.getMessage()); } 注册新的字段类型注册的新的字段类型类必须实现ExcelType抽象类。 ExcelHelper.registerNewType(MyDataType.class); 实体对象实体类必须标注@ExcelEntity注解，同时需要填充的字段标注@ExcelProperty注解 @ExcelEntity public class Demo { @ExcelProperty(value="Name", rule=MyStringCheckRule.class) private String name; @ExcelProperty("Sex") private String sex; // 基于正则表达式的字段校验 @ExcelProperty(value="Age", regexp="^[1-4]{1}[0-9]{1}$", regexpErrorMessage="年龄必须在10-49岁之间") private int age; @ExcelProperty(value="Tel") private Long tel; @ExcelProperty("创建时间") private Timestamp createDate; @ExcelProperty(value="Name", required=true) private MyDataType name2; ... [get/set方法] } 自定义校验规则自定义校验规则必须实现ExcelRule接口 public class MyStringCheckRule implements ExcelRule { // 字段检查 public void check(Object value, String columnNam

要对 Whatsapp 数据执行情感分析，有必要对它们进行结构化，将文本字符串与发送者和发送时间分开。您可以在 excel 上复制粘贴您的聊天记录，然后删除不符合经典格式的行（如下例所示：“[12:46, 10/7/2020] Eugenio Bertolini：谢谢” )，将它们作为缺失值。之后，使用该功能导入并重组Whatsapp原始数据中包含的信息，如下图： 'row_data'|| '句子''人''时间戳' "[12:46, 10/7/2020] Eugenio Bertolini: 谢谢" --> "谢谢" | “欧金尼奥·贝托里尼” | 738069.543056 ||

在此记录自己学习python数据分析过程中学到的一些数据处理的小技巧。 1.数据的读取 #导入numpy库和pandas库 import numpy as np import pandas as pd #读取待处理的数据 #file_path为文件路径名，sheet_name为需要读取的excel数据页 data=pd.read_excel(file_path,sheet_name) #显示数据前5行 data.head() 数据读取的结果：由读取结果可以看出，时间序列数据并不规范，需要做进一步的处理。接下来将’/‘转化为’-‘，并只保留时间到秒，并将时间转化为timestamp格式

matlab导入excel代码pthon- --编码：utf-8-- “”“创建于2016年4月14日星期四 @author：i7将matplotlib.pyplot导入为plt “” 22 从未来的进口部门进口os的进口numpy作为NP进口的熊猫从numpy.random进口randn从熊猫的进口系列导入，DataFrame从pandas.lib的进口to_timestamp进口matplotlib.pyplot作为plt的主路径0\n='F\uff1a\\\nPython\n\\\npython\nfor\ndata\nanalysis\n\\\npydata-book-master' ＃os.getcwd（）os.chdir（path0）path\n='ch02\n\\\nusagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'#f =打开（path0 + path）f =打开（path）f.readline（）#F： \ Python \ python数据分析\ pydata-book-master #list（f）#len（f.readline（））＃327 len（f.readlin

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