Excel是我们职场办公必备软件之一！不仅可以帮助我们处理复杂的数据，还可以帮助我们详细的分析数据，但着实令人头痛的就是录入复杂的Excel数据，那么今天为大家分享几个Excel录入技巧！学会了可以帮你3分钟录入500条数据，职场办公必备！

技巧一、添加Excel下拉框

当我们在录入Excel不规则数据时候，经常需要一步步的复制粘贴操作，着实令人感到头痛，那么下面教大家一个非常简单的方法，设置Excel下拉框，即可快速帮助我们录入复杂的数据！

操作步骤：首先我们先将所以不规则数据添加到任意单元格里面，再鼠标点击【数据】—【数据验证】选择序列，将来源里面添加之前里面的不规则数据，即可完成！

技巧二、一键填充重复数据

我们在录入Excel里面重复的数据是怎么操作的呢？是直接复制粘贴，还是直接往下拉？其实还有一个更简单的方法！

操作步骤：首先选择需要填充的单元格，输入录入的内容，按住快捷键Ctrl+Enter即可完成！

技巧三、录入证件号码

在我们导入身份证号码到Excel里面，这时候你会发现并不能显示出来，那我们又该怎么办么？

操作步骤：全选导入数据，在数据的前面添加英文单引号，再按住快捷键Ctrl+Enter

技巧四、Excel添加前缀

在我们录入Excel数据时候， 有没有发现我们录入数据时候前缀都是一样的，但是就后面不一样，那么有什么办法可以帮助我们自动生成前缀内容呢？

操作步骤：首先我们需要先这是单元格的格式，鼠标右击点击【设置单元格格式】—【自定义】—【类型】，在类型里面输入前缀内容+@即可！

以上就是今天为大家分享的所有Excel录入技巧，你有学会多少呢？想要学什么Excel技巧可以在评论区给我们回复！

工作中经常会遇到在网页上看到一个数据觉得有需要，想要将其搬到我们自己的Excel。但是有些表格复制过来都是有设置了超链接还要一个个将其去除，还有一些别个复制过来是打乱了的。那么如何将网络上的数据导入到我们自己的Excel表格中呢？

网页上的许多数据都是以表格的形式存在的，通过Excel可以直接从网页上获取这些数据。只需要通过【数据】选项卡中的“获取外部数据”工具即可获取网页里表格中的数据。

有些数据表格是可以通过复制的，但是有些又不行，今天跟各位朋友分享如何将网页上的数据导入到自己的Excel表中的一个操作技巧，希望对大家有所帮助！

1、新建一个空白工作簿，单击【数据】选项卡中的“自网站”按钮；在打开的对话框“地址”文本框中输入需要导入的网址，然后单击“转到”按钮；

2、将网址粘贴到“地址”栏“转到”，找到自己需要的表格会看到一个“黄色框里面有个箭头”单击就会勾选选中这个表格，然后单击“导入”按钮导入选中的表格；

3、弹出一个“导入数据”框，设置导入数据表格的位置，如A1单元格，然后单击“确定”按钮；

4、看到“正在获取数据...”;

5、网页导入数据表格（如图左边）；网页复制数据表格文字有超链接（如图右边）有些复制出来这个数据是打乱的；

网页导入数据表格与网页复制数据表格对比

6、用“套用表格格式”一键美化导入进来的数据表格即可

一键美化导入数据表格格式

今天分享的“如何将网页上的数据表格导入到自己的Excel表中”方法有很多种，今天就分享这一种，希望对各位朋友们在工作中有所帮助。

更多关于Office-Excel操作小技巧可加入我们群一起交流学习。

上期我们了解了R语言数据读入的核心函数read.table，现在我们了解一下其他可以用的函数有哪些，以及使用的场景和基本技巧。

非关系结构文件读入scan()

除了read.table()这类读取文本文档的函数，还可以用scan()函数读入。不同的是它的返回值为列表或者向量。

假设我们有下述文本文档

24

1991

21

1993

53

1962

下列命令可以读入该数据

data<-scan("e:/birth.txt")data

## [1] 241991211993531962

此外，你代码稍加改造可以将数据变矩阵。

matrix(data,nrow=2,byrow=FALSE)

## [,1][,2][,3]

scan()也同样支持访问url数据上的数据，现在我们访问网上的一个age数据

data <- scan("https://s3.amazonaws/assets.datacamp/blog_assets/age.csv", what = list(Age = 0,

## $Age

注意上述代码中的what参数，如果what为list类通过上述代码可以读入类似于spreadsheet类型的文本文档。只需要定义每行中各个项目（列）的类型。scan()其他众多参数的用法和read.table比较类似。

固定列宽数据读入read.fwf()

有的时候我们可以知道每一列的宽度是多少，下列代码可以让我们读入这类数据

data <- read.fwf("https://s3.amazonaws/assets.datacamp/blog_assets/scores.txt", widths= c(7,-14,1,-2,1,1,1,1,1,1),

## subject sex s1s2s3s4s5s6

上述代码中width参数给出了字段的宽度。本例中，前7个字符为课程名字；然后的14个字符我们认为不需要，用-14跳过；接着，性别这一列需要一个宽度的字符；后面的2个空格不需要，用-2跳过；后续的成绩每列需要一个宽度1,1,1,1,1,1传入参数中。这些参数在不同的数据结构下，会有所不同。

另外，还可以使用read.fortran()函数读取数据，详细方法可以参见help文档理解。

导入excel数据

剪切板导入excel表格

如果你已经有了个打开的表格，你可以复制其中的内容，然后用readClipboard()或者read.table()函数导入数据。

readClipboard()#Only on Windows

RODBC包读入excel数据

通过RODBC包同样可以导入excel数据表。代码样例如下

library(RODBC)

其中，dsn的写法可以参考odbcConnect()函数的帮助文档。此外，odbcConnectExcel()同样可以读入excel数据。

当你读入了Excel数据表后,相当于建立了一个连接，你可以使用sql语句来操作数据

query <- ""

用RODBC包的建立了连接后，在操作完数据要使用odbcCloseAll()

其他方法读入excel数据

其他可以参考的方法有： * openxlsx包中的read.xlsx函数。 * readxl包中的read_excel函数。

其他类型的数据读入

其他主流数据类型R可支持的包括有JSON格式，SPSS文件，Stata文件，SAS文件，s-plus文件，EpiInfo文件，matlab文件，Octave文件，FitbitScraper 数据，Quantmod 数据，ARFF 文件。 支持导入的数据库有，MogoDB，MySQL，Oracle，PostgreSQL,SQLite,RJDBC，dBase等。

二进制数据读入

二进制数据由二进制浮点组成，8个浮点为一个字节。可以使用readBin函数读入此类数据。

connection <- file("", "rb") #You open the connection as "reading binary"(rb)

GIS数据读入

地理信息数据在R中也比较常用，常见的rgdal和raster包都有对应的函数处理此类数据。

大型数据集的读入

如何导入较大的数据一直是R用户的经常讨论的问题，除了将数据导入数据库中处理外，也有一些比较不错的处理大型数据的方法。

data.table包中的fread函数是比较容易实现快速读入大数据的方法，读入大型数据速度相当理想。

library(data.table)

ff包：该程序包磁盘缓存的技术可以读入超过内存限值大小的数据，常用的函数有read.table.ffdf(),read.csv.ffdf()等。

library(ff)

bigmemory包，此包也常用于处理大型数据。样例代码如下，但是此包不能用于windows系统：

library(bigmemory)

sqldf包，此包也可以考虑用于处理大型数据，它还可以使用sql语句处理数据。用read.csv.sql()函数读入数据。

library(sqldf)

随后我们别忘了R中的read.table函数，但是，用此函数读入大型数据，需要对参数有较好的控制。简单说，你能设置的参数越多，读入数据的速度越快。

总结

最后，我们将上述常见的方法做个了总结表格，读者可在用时参考，该表格涵盖了大部分常用数据格式的读入方法。

函数

来源

描述

scan

r-base

顺序读取文件中的数据值

read.fwf

按行和指定列宽度读取数据

read.fortran

采用fortran格式设置读取固定格式数据

readClipboard

读取剪切板中的数据

odbcConnect

RODBC包

读取excel数据，采用odbc

gs_read

googlesheet包

读取google sheet

read.DIF

读取DIF文件

read_excel

readxl包

读取excel文件

read.xlsx

openxlsx包

读取excel的xlsx文件

read.ods

readODS包

读取open document表格文档

fromJSON

jsonlite包

读取JavaScript的json文件

read_spss

haven包

读取spss文件

read_dta

读取stata文件

read.xport

forgein包，sasXPORT包

读取sas文件

read.S

foreign包

读取s-splus文件

read.epiinfo

读取epi Info文件

readMat

R.matlab包

读取MATLAB文件

read.octave

读取Octave文件

read.arff

读取Weka属性关系文件（ARFF）

…

mongolite包，Rmongo包，RODBC包，Roracle包，RPostgreSQL包，RSQLite包，RJDBC包

各类常见数据库导入数据到R

readBin

读入二进制文件

hdf5包，h5r包，rhdf5包，RNetCDF包，ncdf包

读入hdf文件，NASA和UCAR常用气象数据读取

read.dbf

读入DBF文件

read.ftable

读入无格式列联表Flat contingency table

fread

data.table包

大型文本文档读入

read.table.ffdf read.csv.ffdf …

ff包

read.big.matrix

bigmemory包

大型文本文档读入，无法在windows下使用

read.csv.sql

sqldf包

read.table

大型文本文档读入,但是需要合理设计参数，否则速度不理想

来源：DataCamp 编译：亮亮

phpexcel导入excel处理大数据

先下载对应phpExcel 的包就行了https://github/PHPOffice/PHPExcel

下载完成 把那个Classes 这个文件夹里面的 文件跟文件夹拿出来就好了。

直接写到PHPExcel 这个文件里面的。调用很简单。引入phpExcel 这个类传递对应的excel 文件的路径就好了

现在上传到指定的目录，然后加载上传的excel文件读取这里读取是的时候不转换数组了。注意：是Sheet可以多个读取，php上传值要设置大，上传超时要设置长。

800万行数据，6秒完成统计，很多读者看完文章后非常惊讶，同时也留下了疑问：Excel最多只能容纳100万行，这数据究竟如何导入到Excel？

没错，100万行，就是Excel的极限。

一个表格可以容纳100万行，假设有N个100万的表格，加起来是不是有几百万行呢？

你别忘了Excel还有一个兄弟叫Access，这个可以轻松容纳几百万行数据。

除了Access外，还有各种数据库，别说几百万行，几千万行都可以容纳。

而Power Query除了可以从Excel工作簿导入数据，还可以轻松从Access还有各种数据库中导入数据。

目光放长远一点，学Excel不要只局限于Excel本身，适当结合数据库，Excel可以走得更远。

这里再介绍从Access将数据导入到Excel数据模型中。

Step 01单击数据→新建查询→从数据库→从Access数据库。

Step 02找到相应的Access，单击导入。

Step 03这里可以选择Access中的多个表，也可以选择一个表。现在选择Sheet1进行演示，单击编辑。

这样就将数据导入到Power Query编辑器中。

Step 04现在我们不需要对数据进行编辑，直接选择关闭并上载→关闭并上载至。

Step 05现在拿起笔来画重点，Excel只能存放100万行数据，所以这一步必须选择仅创建连接，勾选将此数据添加到数据模型，单击加载。

为什么加载后速度这么快呢？

其实加载以后，数据相当于存放在数据模型中，本身占用的Excel内存其实很小。800万行数据，也仅仅只是150KB，正因为如此，运行速度才如此之快。

看懂了没？

加载以后，剩下的就跟昨天文章一样，我复制过来。

如果你的菜单栏没有Power Pivot这个功能，可以单击开发工具→COM 加载项，勾选Microsoft Power Pivot for Excel，确定。

单击Power Pivot→管理数据模型。

6秒实现统计。

在配置好R语言的环境，安装好RStudio后，想要进行数据分析，我们首先要进行数据的导入。R语言支持的数据类型很多，包括数据库文件，excel文件，csv文件，txt文件等等。本文介绍在作者日常中最常用到的csv及txt文件的读取，excel文件虽然也是日常中的常用文件，但是由于excel本身的行数限制及读取需要专用包的支持，在我的日常中经常是将excel另存为csv或者txt再导入R中进行数据分析。

准备工作：

首先在excel中创建如下文件：

另存为成csv和txt文件保存在桌面，名称分别为为R1.csv,R1.txt

TXT文件导入：

文件路径在桌面，名为R1.txt

#txt文件导入

dataTxt <- read.table("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\R1.txt"，header = T)

#如果文件内数据第一行不是标题，需要在括号内路径后指定顶行不为标题，read.table("文件路径"，header = F)（需要注意下R中文件的路径与PC上文件路径使用的斜杠格式及方向）

导入后，数据文件存放在右上侧Environment项目下的Data列表中，可以直接点击查看，也可以通过view(dataTxt)预览数据，或者head(dataTxt)预览数据前几行。

CSV文件导入：

文件路径在桌面，名为R1.csv

#csv文件导入

dataCsv <- read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\R1.csv", header=T)

#其他参数包括分隔符等可在R中输入help("read.table")查看。

有问题请留言，大家一定在RStudio中实践一遍，熟能生巧！

大家都会遇到这种问题，工作的过程中，需要将记事本或word中的大量数据导入到excel中，那么该怎么导入呢？下面小编就演示一下。

在菜单栏中打开“数据”，点击“导入数据”

点击“选择数据源”选择你要导入的数据文件

连续点击下一步，出现如下窗口，选择“逗号”或适合文本的其他选项（其他选项为记事本或word两数字之间的符号，本文以逗号为例）

点击“完成”，数据导入到Excel成功

最近用到kuaidi100的端口服力, 但下载到对方的快递公司代码, 全是word文档的, 需要存储到数据里, 有好几百条, 一条条添加太耗时了, 于是决定把word文档拷贝到excel里,然后直接导入到数据库中, 用到了phpexcel类[具体什么东东, 不知道的coder去百度科普一下], 为了方便有需要的coder使用, 这里粘贴下使用方法

1. 下载并安装phpexcel

composer require phpoffice/phpexcel

2. 将excel文件放到目录下, 我这里放到了 根目录下的 extend下, 文件名为 kuaidi.xls

3. 加载文件, 生成读取对象, 读取excel并导入到数据库

1.如下是一个Excel工作薄中的两张表，分别为Sheet1和Sheet2，下面分别以表1和表2来代替。我们要把表2中的语文成绩导入到表1中，但是从图中可以看出表1和表2名字并不一一对应

2.选中表1，选中C2单元格，即语文项目中第一个要录入的成绩。选择“插入—函数”命令

3.在“或选择类别”中选择“查找与引用”

4.在对应的“选择函数”中选择“VLOOKUP”，点击确定

5.在出现的“函数参数”面板点击第一个选项箭头处的按钮

6.点击“张三”名字，即“A2”单元格，表示我们要查找“张三”的成绩，点击上面的按钮回到面板上

7.点击第二个选项箭头处的按钮

8.选中表2，同时选择A列和B列，然后点击上面的按钮

9.因为在表2中语文成绩在第二列，所以第三项我们填入数字“2”

10.第四项我们直接填入“0”即可，点击确定

11.看到表1中张三的语文成绩出现了数值，该数值与表2相同

12.选中C2单元格，用填充柄下拉，所有的语文成绩就从表2填入表1中去了

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

在导出的Excel表中，手动的录入一些数据，然后将这个表导入到数据库中。

步骤1：运行【导入向导】，选择导入数据的类型

步骤2：选择文件数据源

步骤3：跳过。

步骤4：给源文件定义一些附加选项，前三个选项一定要填写正确，否则将不能完成正确的导入。

       [栏位名行]：数据表字段所在的行位置

       [第一个数据行]：导入的数据表中源数据是从第几行开始的

       [最后一个数据行]：导入的数据表中源数据是从第几行结束的

步骤5：选择目标表，也可以新建一个表

步骤6：定义源栏位和目标栏位的对应关系，如果目标栏位设置了主键，在这一步中一定要勾选，否则也将无法正常导入数据

步骤7：选择导入模式，如果是新表，选择第一项。可以根据具体情况选择不同的选项。这里选择第三项。

步骤8：点击【开始】执行导入命令

执行完之后，去数据库验证一下：

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）