很好奇，我想知道到底什么情况会碰到「将一个文件夹里所有的文件名提取出来，放到 Excel 表格里」这么刁钻的问题？

后来，仔细了解了一下，还真不少：

有很多员工的照片，想比对花名册，哪些人的照片缺失

不同类型的文件，需要分类统计数量

管理合同等文档，需要制作一份文档目录

需要制作一份文件的清单，加备注说明

……

既然这么多场景会用到，又有那么多人问，那…是时候出手了！

普通人，只会打开 Excel 表格，然后一个一个的手工输入。图样图森破！登哥只要几秒钟就能批量搞定，你信不信？

第一招：直接复制法

如果你是 Win10 用户，恭喜你！ Win10 版本偷偷摸摸的新增了一个功能，99.99%的人都没有察觉，看完这篇文章，你就成了那 0.01%。

这个功能在文件管理器中，叫做复制路径。只需要三步，你就能将所有文件名导入Excel。

选中所有文件

打开一个文件夹后按【Ctrl+A】，选中文件夹下的所有文件。

复制路径

点击窗口菜单，主页下面的【复制路径】按钮，将所选文件的完整文件名（含文件路径）复制到系统剪贴板中。

粘贴到 Excel

打开 Excel，然后【Ctrl+V】，就能把所有文件名粘贴到 Excel 中。

到这一步，就已经得到所有完整的文件名了。

如果不需要文件路径，只要保留文件名称怎么办？

只要一次替换，将文件名替换为空，就能批量删除，得到干干净净的文件名。

清除文件路径

打开替换窗口【Ctrl+H】，再将文件路径复制粘贴到查找内容一栏，替换为空，然后点击【全部替换】。

按下按钮以后，瞬间就能得到全部照片的名称（含后缀）。

不想要后缀怎么办？那就再替换一次！完成上面 4 个步骤，真的只需要 5 秒钟！这个方法只有 Win 10系统的电脑能用。

其他系统的用户怎么办？别着急，山人自有妙计！

第二招：Chrome浏览器法

其他系统的用户，只要你电脑上安装了 Chrome 浏览器，同样可以轻松提取文件清单。操作方法和第一种类似，只不过多了一个将整个文件夹拖入 Chrome 浏览器的步骤。

打开 Chrome 浏览器；

把文件夹拖动到浏览器中，文件名会自动罗列；

全选文件列表，复制文件名称；

在 Excel 中粘贴文件名称，删除无用信息，搞定！

什么？你不用 Chrome 浏览器？好吧…没关系，拉小登还有第 3 招！

知道这一招的人少之又少，需要用到一个计算机远古时代发明出来的技术：BAT命令。

第三招：BAT 批处理法

此 BAT 非彼 BAT ，在腾讯百度阿里诞生以前就存在了。在计算机界，它是 Batch 批处理命令的专用简写。

别担心，虽然要用到一点点代码，但是并不复杂。

新建一个文本文档( txt 格式，记事本文件)，并打开它；

将下面的代码：DIR *.* /B >文件名列表.CSV，复制粘贴到文本文档中；

将文本文档另存为 .bat 格式，另存方法，点【文件】-【另存为】-【修改文件名称】-最后加一个「 .bat 」后缀；

把保存好的 BAT 文件复制到想要提取文件名的文件夹中。

双击此 BAT 文件，就会自动生成一份 CSV 格式的文件名列表文件

打开 CSV 文件，登登登登 ~ 所有文件名都在表格里了，连清理文件路径的工作都省了。

怎么样，很简单吧~

工作中经常需要处理不同格式的数据，CATIA中主要是三维点数据导出与导入，有时需要在常用的Excel表格与txt文本之间转换。首先是Excel转换为txt。

如上图所示的Excel标准数据导入格式，如果要转换成文本txt格式，直接另存即可，但是注意另存格式选“csv（逗号分隔）”。

文件另存后用文本文件打开就是自带逗号分隔的，不过把原来宏程序语句也转过来了，需要手工删除。如下的效果：

接下来是txt文本转Excel的方法，这个是直接用Excel去打开txt文档，并在打开过程中手动设置，注意要显示所有文件。

结下来会出现文本导入向导窗口，选择“分隔符号”类型，点击下一步，因为本例中txt点数据是逗号间隔，所以在符号类型中选“逗号”。

然后点击下一步-完成，就可以转换成Excel宏可以使用的标准数据。

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在用Excel处理数据分析时，其他格式的数字导入Excel表格时，数字格式默认为文本格式，即便修改单元格格式，数据仍为文本格式。今天小编就教给大家如何快速将文本格式数字修改为常规格式数据的三种方法。

选择性粘贴

文本格式数据乘以1，文本格式可以变为常规格式。

步骤：

1、 选中数字1，Ctrl+C(复制)

2、选中需要修改的数字，右键->选择性粘贴->乘

可以发现数据格式由文本格式修改为常规格式！

数据分列

数据分列是修改数据格式的一种非常好的方法。

步骤：

选中需要修改的数字，点击“数据”菜单->分列

可以发现数据格式由文本格式修改为常规格式！

“- -”修改

使用“- -”进行快速格式修改

三种方式，怎么方便怎么来，嘿嘿

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工作任务：学籍库里需要更新和完善学生信息，其中有一项工作就是要导入以身份证号为文件名的学生照片，而目前各个班级提交的学生照片是以学生姓名命名的。如何将学生姓名批量转换成身份证号码呢？

解决方案：用EXCEL协助文件名处理，用DOS批处理执行程序完成

具体操作如下：

1、批量导出“学生姓名”文件名到EXCEL表中。（关于这一步的具体操作，可以“关注”我的百家号后，查看上一篇文章《批量提取文件名，分分钟的事》）

打开任意一个空白文档，编写如下DOS命令：dir D:\2018届学生照片 /b >D:\2018届学生照片\照片名.xls，将这一命令复制到DOS执行窗口，粘贴，然后，回车。回到文件夹中，就可以看一个“照片名”的EXCEL文件。

2、打开“照片名”EXCEL文件，进行拟替换名的批量编辑。

在表中“学生姓名”列，对应位置导入学生的身份证号码，在辅助列增加“.jpg”,在F2单元格录入：="ren "&A1&" "&C1&D1，然后向下复制。

解释：ren是一个改名的命令，结构为“ren 旧名 新名”，其中ren后面、旧名与新名之间，一定要是空格。

3、复制EXCEL表中批量ren命令内容，到一个空白文本文件中，并将该文件放到原文件夹中

4、更改文本文件后缀“.txt”为“.bat”,产生一个批处理执行程序，双击执行，批量将学生姓名改为身份证号，完美完成任务。

每天学习一点点，每天进步一点点，积硅步，必能致千里，得大成。

数据导入的方式(csv,txt之类)

在MySQL中，数据导入的方式有两种方式

通过第三方客户端导入(workbench)

通过mysql client 方式导入

通过mysql clinet的导入方式，相比第三方客户端导入的方式，效率会高点，但是类似workbench这种的，因为图形UI做的相对比较人性，研发人员在处理数据的过程中减少对指令的交互

具体操作方法 准备数据(csv准备)

当你的CSV数据准备好之后，需要有个点注意(由于导入容易碰到编码问题，所以在导入之前，需要使用notepade++将csv文件的编码转换成utf-8的编码方式[格式-->utf-8编码格式])然后保存 导入数据

1.选中你需要导入的库的项

2.选择需要导入的csv文件(也可以是json格式)

3.由于csv中的字段并不是完整是所有表的字段，故此我们在这里新创建一张表(建议是先创建一张跟要同步的表一样字段属性的表先)

4.留意导入的数据是否正确

5.一直点NEXT即可完成

总结

需要注意的是:如果使用workbench导入的时候，如果数据量不大，可以使用这种方式，如果数据量比较庞大，建议直接通过命令行的方式会高效，其中一个最明显的特征就是如果导入大量数据的CSV，在workbench导入的时候，可能会卡死或者桌面终端无法操作，从而导致导入失败

对于用Excel表格统计数据，复杂而又繁多，怎么能快速将数据统计好了？这是一个值得大家思考的问题，最近小编发现了一个很实用的办公小技巧，学会之后，再也不用一个个的输入数据了。

简单实用的Excel小技巧，都是值得大家学习的，需要的朋友赶紧来学！

通过文本导入外部数据具体操作：

（注意：标点符号一定要是英文状态下的才可以）

（1）首先将带有数据的文本文档打开，然后全选数据内容并将其复制粘贴到Excel单元格中。

（2）删除复制的数据，点击【数据】-【获取外部数据】-【自文本】-【文本导入】，然后选择【文本原始格式】-【54936：简体中文】，勾选【数据包含标题】-【下一步】。

（3）导入文本的第二步中勾选【逗号】-【文本识别符号】，然后再点击下一步。

(4）点击【文本】-【完成】-【表格位置】-【确定】。

以下是完整操作过程：

好了，今天的数据导入就到这里了，简单又实用的办公小技巧，都是值得学习的，都还喜欢吗？

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Power Query以往文章：

PowerQueryM函数-Excel小爬虫之爬动态求职信息

PowerQueryM函数-Excel小爬虫之爬网页数据

PowerQueryM函数—数据类型及数据结构

本章将为大家介绍使用M函数导入其他CSV、TXT、Excel等格式单个文件，以及批量导入Excel格式或CSV、TXT文本文件格式文件所在文件夹中所有文件的方法。

导入单个CSV、TXT等文本文件：

无论文件的后缀名是CSV还是TXT，这两类文件都属于文本文件。构成文本文件的内容有两部分，一个是数据内容，另一个是字段与字段间的分隔符。CSV和TXT两种文本文件最大的区别在于他们的分隔符不同。CSV文件固定用“，”进行分隔，而TXT文件的分隔符可以自由设定为任意字符串，但通常情况下默认的TXT文件的分隔符为制表符，也就是按下Tab键时生成的字符。除此之外，为了正确显示中文字符，文本文件中还需要考虑文字编码因素。在Excel中默认的中文CSV文件的文字编码为“936”，而默认的中文TXT文件的文字编码为“1200”。

了解了上述内容后我们就可以使用M函数在PowerQuery中轻松导入CSV和TXT文件了。这两个文件因为都是文本文件，所以他们使用同一个函数Csv.Document函数进行导入。

Csv.Document函数说明：

Csv.Document函数：返回CSV文档的内容作为表

表达式：function(source as any, optional columns as any, optional delimiteras any, optional extraValues as nullable, optional encoding as nullableTextEncoding Type) as table

说明：此函数在使用时需要为其指定四个参数

source是CSV或TXT文件的内容，可以是任意数据类型

columns是可选参数，是要导入的字段个数，如果要导入CSV或TXT文件中的所有字段，则可以省略columns

delimiter是分隔符，为可选参数，如果未指定则使用逗号作为分隔符

extraValues是可选参数，有关extraValues的支持值，请参阅ExtraValues.Type，一般不用

encoding是编码类型，是可选参数

导入CSV或TXT文件步骤：

1. 在PowerQuery编辑器中新建一个空查询

2. 在公式编辑栏为新查询输入公式：

导入CSV文件公式：

=Csv.Document(File.Contents(CSV文件路径),[Delimiter=",",Columns=字段个数, Encoding=中文CSV文件默认值为936)

导入TXT文件公式：

=Csv.Document(File.Contents(TXT文件路径),[Delimiter=" ", Columns=字段个数,Encoding=中文TXT文件默认值为1200)

3. 导入完成

导入单个Excel文件：

导入Excel文件时使用的函数为Excel.Workbook。因为一个Excel文件中可能含有多个工作表，原则上每一个工作表对应一个Power Query查询，所以在导入Excel文件内容后还需要为查询选择需要导入的工作表。

Excel.Workbook函数说明：

Excel.Workbook函数：从Excel工作簿返回工作表的记录

表达式：function(workbook as binary, optional useHeaders as nullablelogical, optional delayTypes as nullable logical) as table

说明：此函数可以将二进制的Excel文件信息转换为表数据，函数需要三个参数

workbook是必选参数，是要导入Excel文件的二进制信息，一般使用File.Contents函数可以将指定路径下的Excel文件保存为二进制信息

useHeaders是可选参数，一般使用null

delayTypes是可选参数，一般使用true

导入Excel文件步骤：

2. 在高级编辑器中输入类似下方案例代码

let

源= Excel.Workbook(File.Contents(“Excel文件路径”), null, true),

需要导入的工作表 = 源{[Item="工作表名",Kind="Sheet"]}[Data]

in

需要导入的工作表

批量导入Excel格式文件所在文件夹中所有Excel文件：

Power Query的批量导入文件夹下的所有文件功能非常有用，试想如果你是某个大型集团公司人事部门的员工，你的主要工作是核算工资。每到月底你要把所有分公司提供上来的工资相关文件进行统一汇总，以便统一进行所有员工的工资核算。如果此集团公司下有50家分公司你就要分别打开50个不同文件，然后重复50次拷贝粘贴的工作才能完成。如果使用Power Query，便可以批量一次导入50个文件，会大大降低你的重复工作时间。

批量导入文件夹中文件时最好能够满足两个条件，第一个条件是文件夹下所有的文件格式应统一，不能让文件夹中既有Excel文件又有CSV或TXT等其他格式文件，如果要导入的是Excel文件还需要满足每个Excel文件中都只有一个工作表的条件。第二个条件是要导入的所有文件的格式应统一，也就是说每个文件中的字段数、字段排列顺序、字段类型应一致。满足这两个条件时我们才能真正保证批量导入文件夹下文件时不出错。

导入Excel格式文件夹中文件时使用的核心函数与导入单个Excel文件时使用的函数相同，都是Excel.Workbook

导入步骤：

1. 新建一个空查询

2. 在高级编辑器中输入并执行以下代码：

3. 返回编辑器主界面后展开“data.Data”表信息字段，选择自己所需要的字段，点击确定

4. 完成导入

批量导入CSV、TXT文本文件格式文件所在文件夹中所有文件：

导入文本类文件夹下所有文件时所使用的核心公式与导入单个文本文件时的公式相同，都是使用Csv.Document公式。

3. 返回编辑器主界面后展开“data”表信息字段，选择自己所需要的字段，点击确定

以上便是用Power Query M函数导入外部文件及文件夹方法的全部说明内容，感谢读者朋友们能够耐心看到最后，希望本章内容能够帮助大家提高工作效率，早完工早下班。

重磅预告：

在下期内容中，将为大家免费献上作者精心制作的“万能文件导入器.xlsx”文件，只需要填写好参数表，并在power query中调用作者写好的导数函数，不管是单个文件还是整个文件夹都可以瞬间搞定。

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工作中常常需要将TXT文本文件转换为Excel文件，例如一些淘宝店卖家需要分析产品数据，可以从阿里巴巴网站付费获取数据，也可以复制网页上的内容，保存到TXT文本文件中，再转换为Excel进行分析。除了使用一些第三方的转换工具之外，可以直接使用Excel的数据导入功能和分列功能来实现。以下面这个文件为例，让我们一起看看是怎样实现的吧。

首先保存内容到TXT文本文件中。打开一个Excel表格，点击“数据”菜单——“从文本/CSV”——打开文件路径——选中文件——点击“打开”。

这时如果你用的是Excel2016，就会看到如下这个窗口，根据你的数据格式，设置好“分隔符”，点击“加载”。

如果你用的是其他版本的Excel，就会看到一个“文本分列向导窗口”，如果你的文本文件内容排列有序，可以选择“固定宽度”，如果像本例中这样都有一个固定的分隔符，那就选择“分隔符号”。选择了“分隔符号”之后，选择合适的分隔符号，或输入合适的分隔符号，点击“完成”即可。

经过步骤2，你就可以得到一张看起来比较有规律的表格啦。这时再仔细观察下，是否还有需要修改的地方。本例中，应选中F列内容，点击“数据”——“分列”，使用固定宽度为“分列方式”或以空格为分隔符号进行“分列”都可以得到文章开头的表格。接着你可以略作修改，正确设置好每一列的数据格式，然后就可以对相应的内容进行分析啦。

注意，在Excel中导入文本文件时，应观察文本文件的内容形式，选择合适的分隔符，必要时可以先使用替换功能创造出分隔符。另外，要特别注意英文半角符号和中文全角符号的区别，如果分辨不出来，可以复制该符号到设置窗口中。

上一篇：Excel中如何设置常见的特殊格式

来源：“解晴新生”，点击文章开头的“解晴新生”或“关注”可以查看更多相关文章哦。方便的话，请点赞支持下，谢谢！

如果说我们需要获取计算机内的文本文件的时候，我们除了使用超链接的和复制的方法，我们可以可以使用excel的数据导入功能，可以把文本文件直接导入到excel中直接转换成表格样式。

1、在 “客户资料统计” 工作簿中新建工作表， 并命名为 “北京永桦包装有限公司” 。

2、切换到 【数据】 选项卡， 在 【获取外部数据】 组中单击 【自文本】 按钮。

3、弹出【导入文本文件】对话框，找到文本文件“北京永桦包装有限公司” ， 选择文件，单击【导入】按钮。

图1

4、弹出文本导入向导，在此可以预览文本文件，单击【下一步】按钮。

图2

5、选中 Tab 复选框， 单击【下一步】按钮。

图3

6、在弹出的 【导入文本向导-步骤 3】 对话框中单击【常规】单选按钮，单击【完成】按钮。

图4

7、弹出【导入数据】对话框，单击【现有工作表】单选按钮，单击【确定】按钮。

图5

8、txt文本信息已导入到excel工作表中。

图6

就通过以上的几个简单步骤我们就可以把txt转换成excel表格文件了，使用excel的数据导入功能，大大的节省了我们的工作时间，提高了我们excel工作效率。

1.4.1 从文本文件中导入数据

可以使用 read.table() 函数从带分隔符的文本文件中导入数。调用格式为：

这个函数看上去很复杂，但其实很多参数在使用时不用明确指出来，使用默认值可以满足绝大部分情况，因此实际使用还是比较简单的，下面我们简单介绍一下参数含义。

file： 字符型，文件名称，要从中读取文件的完整路径。

header： 逻辑型，指定是否在首行包含变量名，默认为 FALSE。

sep： 字符型，分割字符，默认为""，代表空白字符，包括空格（一个或多个）、制表符、 换行符、回车

dec： 字符型，指定小数点字符，默认为"."，一般不用修改。

numerals: 字符型，在数字转换会损失精度时的处理方法，allow.loss 表示允许精度损失；warn.loss 允许精度损失，但显示一条警告信息;no.loss 不允许精度损失，即转换为数字，而是转换为因子或者不转换，保留字符串形式。

row.names 字符向量，为行指定名称。

col.names 字符向量，为列指定名称，若列名在第一行定义好了，可不用。

stringAsFactors： 逻辑型，是否将字符串自动编码为因子，默认为 TRUE。

na.strings： 字符向量，定义代表缺失值的字符串，比如c("N",".")会将 "N" 和"." 两个字符读取为缺失值，默认为 "NA"。

colClasses： 字符向量为列指定类型，比如c("numeric","character")指定第一列为数值型，第二列为字符型，若将某列指定为字符串，则不会将其自动编码为因子。

nrows： 数值型，读取的最大行数，负数为不限制。

skip： 数值型，读取前跳过的行数。

check.names： 逻辑型，是否检查变量名在 R 中的有效性，默认为 TRUE。

fill： 逻辑型，是否自动填充空白值，若各变量行数不一致，是否为空白列添加空白值。

strip.white： 逻辑型，是否自动过滤掉字符型变量前后的空格。

comment.char： 字符型，注释字符，以此字符开头的行将被忽略。

blank.lines.skip 逻辑型，是否忽略空白行,默认为 TRUE。

allowEscapes： 逻辑型，是否处理 C 语言风格的转意符。

text： 字符型，直接指定要读取的字符串，此时 file 应该为空。

encoding： 字符型，输入文本的编码，若出现乱码，请尝试更改此选项。

fileEncoding： 字符型，文件编码，若出现乱码，请尝试更改此选项。

假定我们有一个文本文件,students.txt,记录了6个学生的性别、身高和体重情况，其内容如下：

那么我们可以用以下方式读取：

read.table() 是读取按行列组织的数据的基础方式，其它同类函数，比如 read.csv() 等其实是用特定的选项调用了 read.table() 函数。在 read.table() 函数时，应尽量注意以下几点。

1.建议明确地在首行定义变量名，并加上参数 header = TRUE。

2.默认的分隔符为"",可以用空格、制表符、换行符等空白字符分割内容,若非空白分割，则需明确指出。

3.字符型变量会被自动转换为因子型，在读大型文件时，将 stringsAsFactors 设置为 False，能加快读取速度。

4.默认情况下，read.table 用 # 作为注释标识字符。如果碰到该字符（除了在被引用的字符串内），该行中随后的内容将会被忽略。

5.read.table()会尽量为每个变量选择合适的数据类型，若你想明确指定请用colClasses，或者生成后根据需要修改。

6.若读中文时出现乱码，请尝试改变编码

1.4.2 从 Excel 表格中读取

从 Excel 里读取数据最简单的办法就是将 Excel 表格存储为以逗号分割的 csv 文件，然后用 read.csv() 函数读取。read.csv() 函数其实就是 read.table() 的定制版，其用法与 read.table() 基本一致。

若要直接读取 Excel 文件，则需安装专门的包，本书推荐 readxl 包。

readxl 中有若干读取 Excel 数据的函数，最常用的是 read.excel()。调用格式为：

path： 字符型，文件路径sheet： 字符型或数值型。若为字符型，则指定 Sheet 名;若为数值，则指定 Sheet 的位置;若不指定，默认第一个Sheetrange： 字符型或数值型，读取的单元格范围，比较复杂，请查看文档col_names： 逻辑型或字符型向量；若为逻辑型，则指定是否将第一行作为变量名；若为字符向量，则直接定义各列名col_types： 字符型向量，定义各列数据类型，比如c("numeric","character")；若不指定，则自动匹配na： 字符型向量，指定读取为缺失值的字符串 ，默认情况下，会将空单元格读取为缺失值trim_ws： 逻辑型，是否自动过滤掉字符型变量前后的空白（空格、制表符、换行符skip： 数值型，读取前跳过的行数，因为空白的行会自动跳过，所以这是最小的被跳过的行数n_max： 数值型，最大读取行数guess_max： 数值型，猜测列类别时，检测的最大行数

假如，在 d 盘有一名为 students.xls 的 Excel 文件，你可以通过如下方式读取。

喜欢闲适安静的生活，懂一点计算机编程，懂一点统计学和数据分析。（爱编程爱统计）