如何实现JAVA读取地磅数据并在frame窗体中显示

thisaddMouseListener(new MouseAdapter(){

public void mouseClicked(MouseEvent e){

if(egetClickCount()==2){

Systemexit(0);

}

}

});

使用 Frame 控件

Frame（框架）控件可以用来对其他控件进行分组，以便于用户识别。使用框架控件可以将一个窗体中的各种功能进一步进行分类，例如，将各种选项按钮控件分隔开。

在大多数的情况下，框架控件的用法是比较“消极的”，我们用它对控件进行分组，但是通常没有必要响应它的事件。不过，它的 Name、Caption 和Font 属性是经常被修改的。

详细信息 请参阅第三章“窗体、控件和菜单”中的“使用选项按钮分组选项”，该部分简单地演示了如何使用框架控件对选项按钮进行分组。

在窗体中添加一个 Frame 控件

在使用框架控件分组其他选项的时候，请首先绘出框架控件，然后再绘制它内部的其他控件。这样在移动框架的时候，可以同时移动它包含的控件。

在框架内部控制控件

要将控件加入到框架中，只需将它们绘制在框架的内部即可。如果将控件绘制在框架之外，或者在向窗体添加控件的时候使用了双击方法，然后将它移动到框架控件内部，那么控件将仅仅“位于”框架的顶部，在进行移动的时候将不得不分别移动框架和控件。

注意 如果希望将已经存在的若干控件放在某个框架中，可以先选择所有控件，将它们剪贴到剪贴板上，然后选定框架控件并把它们粘贴到框架上。

选择框架中的多个控件

要选择框架中的多个控件，在使用鼠标拉框包围控件的时候需要按下 CTRL键。在释放鼠标的时候，位于框架之内的控件将被选定，

使用 Microsoft Hierarchical FlexGrid 控件

Microsoft Hierarchical FlexGrid (MSHFlexGrid) 和 Microsoft FlexGrid(MSFlexGrid) 控件以网格的形式显示 Recordset 数据，数据可以来自单个表或者多个表。

Hierarchical FlexGrid 控件提供了在网格中显示数据的高级功能。它与Microsoft Data Bound 网格 (DataGrid) 控件类似，但也有显著区别：Hierarchical FlexGrid 控件不允许用户对它绑定或包含的数据进行我。因此，这种控件在显示数据的同时能够确保原始数据的安全，使数据不被用户修改。不过，通过将它与文本框结合起来使用，Hierarchical FlexGrid 控件的单元格我能力也是可以实现的。

尽管 Hierarchical FlexGrid 控件是Visual Basic 50 中使用的 FlexGrid 控件，Hierarchical FlexGrid 控件是比较灵活的。Hierarchical FlexGrid 控件还提供了更多的显示选项，利用这些选项我们可以定义出最适合于自己需要的自定义格式。

这里的各个主题主要集中在如何使用 Hierarchical FlexGrid 上。关于早期的FlexGrid 控件的详细信息，请参阅有关的 Visual Basic 50 文档。

Visual Basic 的 FlexGrid 控件

1只读的数据绑定。

2动态重新安排列和行。

3在进行列调整的过程中重新对数据进行分组。

4利用现有的、为 DBGrid 控件编写的 Visual Basic 代码。

5每个单元格中可以包含文本、或者同时包含文本和。

6在代码中或者在运行时defRunTime改变当前的单元格文本。

7当 Hierarchical FlexGrid 被指派到一个数据控件时，自动读取数据。

8单元格中的文本换行功能。

9当控件的 DataSource 和 DataMember 属性被绑定到特定的数据提供者时，提供 ActiveX Data Binding。

10通过 Visual Basic 中的 Data Binding Manager 进行绑定。

11直接绑定到Command 分层结构中的分组的和相关的 ADO Recordsets。

12当 Hierarchical FlexGrid 被绑定到一个 Recordsets 分层结构时，提供其他显示选项。这些附加的选项支持以多种方式显示分组的和相关的Recordsets，包括带区。

注意 如果要利用标记了星号 () 的功能，必须使用 HierarchicalFlexGrid 控件。这些功能是 FlexGrid 控件所没有的。

由于以往的 FlexGrid 控件的某些局限，该控件不能够访问包括带区在内的某些功能。如果希望访问所有的功能，在创建新的数据绑定网格控件的时候，建议使用 Hierarchical FlexGrid 控件。FlexGrid 控件不能够自动升级到 Hierarchical FlexGrid 控件。

Python对于Excel的 *** 作是多种多样的，掌握了相关用法就可以随心所欲的 *** 作数据了！

*** 作xls文件

xlrd（读 *** 作）：

import xlrd

1、引入xlrd模块

workbook=xlrdopen_workbook("36xls")

2、打开[36xls]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象

names=workbooksheet_names()

3、获取所有sheet的名字

worksheet=workbooksheet_by_index(0)

4、通过sheet索引获得sheet对象

worksheet为excel表第一个sheet表的实例化对象

worksheet=workbooksheet_by_name("各省市")

5、通过sheet名获得sheet对象

worksheet为excel表sheet名为各省市的实例化对象

nrows=worksheetnrows

6、获取该表的总行数

ncols=worksheetncols

7、获取该表的总列数

row_data=worksheetrow_values(n)

8、获取该表第n行的内容

col_data=worksheetcol_values(n)

9、获取该表第n列的内容

cell_value=worksheetcell_value(i,j)

10、获取该表第i行第j列的单元格内容

xlwt（写 *** 作）：

import xlwt

1、引入xlwt模块

book=xlwtWorkbook(encoding="utf-8")

2、创建一个Workbook对象，相当于创建了一个Excel文件

sheet = bookadd_sheet('test')

3、创建一个sheet对象，一个sheet对象对应Excel文件中的一张表格。

sheetwrite(i, j, '各省市')

4、向sheet表的第i行第j列，写入'各省市'

booksave('Data\\36xls')

5、保存为Data目录下36xls文件

*** 作xlsx文件

openpyxl（读 *** 作）：

import openpyxl

1、引入openpyxl模块

workbook=openpyxlload_workbook("36xlsx")

2、打开[36xlsx]文件，获取excel文件的workbook（工作簿）对象

names=workbooksheetnames

worksheet=workbookworksheets[0]

worksheet=workbook["各省市"]

ws = workbookactive

6、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

nrows=worksheetmax_row

7、获取该表的总行数

ncols=worksheetmax_column

8、获取该表的总列数

content_A1= worksheet['A1']value

9、获取该表A1单元格的内容

content_A1=worksheetcell(row=1,column=1)value

10、获取该表第1列第1列的内容

openpyxl（写 *** 作）：

workbook=openpyxlWorkbook()worksheet = workbookactive

3、获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

worksheettitle="test"

4、worksheet的名称设置为"test"

worksheet = workbookcreate_sheet()

5、创建一个新的sheet表，默认插在工作簿末尾

worksheetcell(i,j,'空')

6、第i行第j列的值改成'空'

worksheet["B2"]="空"

7、将B2的值改成'空'

worksheetinsert_cols(1)

8、在第一列之前插入一列

worksheetappend(["新增","台湾省"])

9、添加行

workbooksave("Data\\36xlsx")

10、保存为Data目录下36xlsx文件

pandas处理excel文件

pandas *** 作：

import pandas as pd

1、引入pandas模块

data = pdread_excel('36xls')

2、读取[36xls]或者[36xlsx]文件

data = pdread_csv('36csv')

3、读取[36csv]文件

data=datadropna(subset=['店铺'])

4、过滤掉data店铺列有缺失的数据

datasort_values("客户网名", inplace=True)

5、将data数据按照客户网名列进行从小到大排序

data = pdread_csv(36csv, skiprows = [0,1,2],sep = None, skipfooter = 4)

6、读取[36csv]文件，前三行和后四行的数据略过

data = datafillna('空')

7、将data中的空白处填充成'空'

datadrop_duplicates('订单','first',inplace=True)

8、data中的数据，按照订单列做去重处理，保留第一条数据

data=pdDataFrame(data,columns=['订单','仓库'])

9、只保留data中订单仓库列的数据

data = data[(data[u'展现量'] > 0)]

10、只保留展现量列中大于0的数据

data= data[data["订单"]strcontains('000')]

11、只保留订单列中包含'000'的数据

data= data[data["仓库"]=='正品仓']

12、只保留仓库列是'正品仓'的数据

xs= data[data["店铺"]=='南极人']['销售额']

13、获取店铺是南极人的销售额数据

data['订单'] = data['订单']str[3:7]

14、订单列的值只保留4-8个字节的值

data["邮资"] = npwhere((data['店铺']strcontains('T|t')) & -(data['仓库'] == '代发仓'), 8, data['邮资'])

15、满足店铺列包含 T 或 t 并且仓库不等于'代发仓'的话，将邮资的值改成8，否则值不变

data = nparray(data)tolist()

16、将data从DataFrame转换成列表

data=pdDataFrame(data)

17、将列表转换成DataFrame格式

zhan = data[u'展现']sum()round(2)

18、将data中所有展现列数据求和，并取两位小数

sum=datagroupby(['店铺'])['刷单']sum()

19、将data中按照店铺对刷单进行求和

counts=data['店铺']value_counts()

20、将data按照店铺进行计算

avg=datagroupby(['店铺'])['刷单']mean()

21、将data按照店铺对刷单进行求平均数

count = pdconcat([counts,sum], axis=1, ignore_index=True, sort=True)

22、将counts和sum两个DataFrame进行了组合

count=countrename(index=str, columns={0: "订单", 1: "成本"})

23、将新生成的DataFrame列名进行修改

data = pdmerge(sum, counts, how='left', left_on='店铺', right_on='店铺')

24、将列表转换成DataFrame格式

from openpyxl import Workbook 

wb=Workbook()  

ws1=wbactive 

datato_excel('36xlsx') 

wbclose()

25、data完整的写入到关闭过程，执行此 *** 作的时候36xlsx不能是打开状态

excel格式 *** 作

样式处理：

1、打开36xlsx

sheet=workbookworksheets[0]

2、将第一个sheet对象赋值给sheet

sheetcolumn_dimensions['A']width = 200

3、将A列的宽度设置为20

sheetrow_dismensions[1]height = 200

4、将第一行的行高设置为20

sheetmerge_cells('A1:A2')

5、将sheet表A1和A2单元格合并

sheetunmerge_cells('A1:A2')

6、将sheet表A1和A2单元格取消合并

sheetinsert_rows(2,2)

7、将sheet表从第2行插入2行

sheetinsert_cols(3,2)

8、将sheet表从第3列插入2列

sheetdelete_rows(2)

9、删除第2行

sheetdelete_cols(3, 2)

10、将sheet表从第3列开始删除2列

from openpyxlstyles import Font, Border, PatternFill, colors, Alignment

11、分别引入字体、边框、图案填充、颜色、对齐方式

sheetcell(i,j)font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True, color=colorsWHITE)

12、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体

sheetcell(i,j)alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

13、设置sheet表第 i 行第 j 列的字体对齐方式

left, right, top, bottom = [Side(style='thin', color='000000')] 4sheetcell(i,j)border = Border(left=left, right=right, top=top, bottom=bottom)

14、引入边框样式并调用

fill = PatternFill("solid", fgColor="1874CD")sheetcell(1,j)fill = fill

15、引入填充样式，并调用

import xlrd

from openpyxl import Workbook

from openpyxl import load_workbook

workbook=load_workbook(filename='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/20210803/大兄弟xlsx')

sheet=workbookactive

sheetinsert_cols(idx=1)

sheetmerge_cells(A1:A3)

sheet['A1']=['上海','山东','浙江']

先创建一个6行4列的DataFrame数据框

使用iloc方法，提取第四行数据：

我们可以看一下，这种方法得到的返回值是一个series数据

返回4-5行，1-2列数据，用下面的写法，你可以看到跟array的切片 *** 作是一模一样的额

首先有个概念，循环中的变量是i，每次循环之后都会更新i的值，直到循环结束。循环中i的取值范围在1:5。

循环中，每次循环都打印出i的结果。

循环结束后，i不再更新，打印i输出的就是i最后一次的取值，并且一直都是这个值，除非你再次给i赋值。

第二个问题，我不知到是不是这个意思，你需要保存每一步循环中得到的结果，最后在循环结束之后全部把它们输出出来。

我就按我理解的这个意思写一下。

t<-array()

for(i in 1:5) t[i]<-i

a<-list(t);a

希望对你有帮助。

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