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excel中长数字字符串会默认变成科学计数法,如何去除?
s_phoenix
2004-11-11 12:19:44
我从外部导出数据成excel格式,结果发现长数字字符串被自动变成了科学计数法。我如何去除excel的这一特点,得到原始的长数字字符串呢?
excel有什么默认选项设置么?
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excel中长数字字符串会默认变成科学计数法,如何去除?
我从外部导出数据成excel格式,结果发现长数字字符串被自动变成了科学计数法。我如何去除excel的这一特点,得到原始的长数字字符串呢? excel有什么默认选项设置么?
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蓝帆·雨轩
2004-11-16
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你导入的数据源用查询来做.
Excel可以直接用导入数据,也可以通过SQL查询来导入。在SQL查询里将其转化成文本就可以了。
samyoung36
2004-11-12
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使用函数就行了!
另外插入一列,= trim(数字列)
然后,复制整理,再来个“数值型粘贴”,ok ,搞定!
s_phoenix
2004-11-12
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我不是已经说了吗?实际上我的程序返回的是一个HTML页面,只是将MIME设置为EXCEL格式,这样获得的一个EXCEL文件。
蓝帆·雨轩
2004-11-12
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我想问的是:
你的数据是写到Excel的还是由Excel获取的?
s_phoenix
2004-11-12
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程序是一个JSP页面,只是输出表格,并将MIME设置为excel格式,这样获得一个excel文件。所以上面的设置单元格格式不好用。还有其他解决方法吗?
zhoujian1976
2004-11-11
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輸入前加單引號 " ' " 比如 '12356478996531453 則單元格中的為 12356478996531453
參考 FAQ: http://community.csdn.net/Expert/FAQ/FAQ_Index.asp?id=192727
s_phoenix
2004-11-11
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数据》分列》下一步》下一步》在列数据格式中点选“文本”》完成
搜索了一下,按照这个方法做下来,发现最后几位数字都变成了0,而实际并不是都为0。
还有其他方法么?
蓝帆·雨轩
2004-11-11
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先取得长数字在程序写入单元格前
1.先设置单元格的格式为文本
Active_Sheet.Cells(Row,Col).NumberFormatLocal = "@"
Active_Sheet.Cells(Row,Col).Value = rs.Field(I).Value
2.或者先把数字转化成文本Str(Number).
比如 Active_Sheet.Cells(Row,Col).Value = Str(rs.Field(I).Value)
yigepure
2004-11-11
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如是这样的用一楼的方法
s_phoenix
2004-11-11
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因为是程序循环生成的,所以其他汉字或字母构成的字符串就多了',也不好。
解决 PHP
Excel
长
数字
串显示为科学计数
之前: 之后: php
excel
导出
excel
长
数字
串显示为科学计数怎么办? 本人在用php
excel
导出的
excel
中长
字符串
数字
,例如***号码,银行卡号
会
显示为科学计算法 下面说一下解决办法: 1、在
数字
字符串
前加一个空格使之成为
字符串
$objPHP
Excel
->getActiveSheet()->setCellVal...
C# csv文件
中长
数据串用WPS或
Excel
打开被转义解决方法
EXCEL
里面,
默认
的情况下,对于字段内容长度超过15位的
数字
,后面的内容
会
全部被搞成0,真是自作多情啊!例如:常见的,我们输入18位的身份证号码:111111111111111111,就
会
变成
111111111111111000而且,显示也用科学计数方式显示,真是太恶心了 最近有个需求,导出一些人的个人资料到 CSV 或者
EXCEL
,在导出身份证时,就遇到了这个垃圾问题。2.对于
EXCEL
文件, 在禁止转义的内容前,加上一个半角单引号,' 符号。如上就OK了,希望其他人少走弯路吧。
excel
条件格式重复项识别错误及解决
纯
数字
15位以上的文本
会
被
excel
条件格式错误识别为重复,本文提出了解决的办法
python-13-pandas的常用操作和数据处理加速技巧
(1)获取数据 (2)数据处理:处理缺失数据,可视化 (3)特征工程 (4)算法训练:模型 (5)模型评估 (6)应用 from numpy import nan as NA 1 滤除缺失数据 SeriesNew = Series.dropna() SeriesNew = Series[Series.notnull()] DataFrameNew = DataFrame.dropna()删除含NA的行 DataFrameNew = DataFrame.dropna(how="all")删除全为NA的行 Da
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