this.excelList = ExcelUtils.read(filePath);为null
时间: 2024-04-02 13:32:57 浏览: 81
这个错误通常表示在读取 Excel 文件时出现了问题,导致读取失败,返回的结果为 `null`。
要解决这个问题,你需要检查以下几点:
1. 检查文件路径是否正确。确保传递给 `ExcelUtils.read()` 方法的文件路径是正确的,可以使用绝对路径或相对路径。
2. 检查文件是否存在。确保传递给 `ExcelUtils.read()` 方法的文件路径指向的文件确实存在。如果文件不存在,读取操作将会失败,返回 `null`。
3. 检查文件格式是否正确。确保传递给 `ExcelUtils.read()` 方法的文件是正确的 Excel 文件格式。如果文件格式不正确,读取操作将会失败,返回 `null`。
4. 检查 Excel 文件中是否存在数据。如果 Excel 文件中没有数据,读取操作将会返回 `null`。
如果你仍然无法解决问题,请提供更多的错误信息,例如异常堆栈跟踪,以便更好地帮助你解决问题。
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private void init() { this.list = new ArrayList<>(); //this.filePath = Environment.getExternalStorageDirectory().getPath() + "/sdcard/xiaoshipin/import/inventory.xlsx"; File dir = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), "/sdcard/xiaoshipin/import/"); if (!dir.exists()) { dir.mkdirs(); } String filePath = dir.getPath() + "/inventory.xlsx"; this.excelList = ExcelUtils.read(filePath); if (excelList != null) { for (Map<String, String> map : excelList) { ExcelImportViewModel model = new ExcelImportViewModel(); model.SKU =Double.parseDouble(map.get("SKU")); model.name = map.get("商品"); model.barCode = map.get("條碼"); model.real_inventory = Double.parseDouble(map.get("預期應有庫存")); model.difference = map.get("差值"); model.CostDifference = map.get("成本差值"); list.add(model); } } iv.inventoryList = list; }this.excelList = ExcelUtils.read(filePath);为null
根据你提供的代码,可以看出读取 Excel 文件的操作是通过调用 `ExcelUtils.read(filePath)` 方法实现的。如果该方法返回 `null`,那么就说明读取 Excel 文件失败了。
你可以尝试使用日志打印功能,输出 `filePath` 的值,然后检查该路径下是否存在名为 `inventory.xlsx` 的文件。如果文件不存在,那么读取操作肯定会失败,返回 `null`。
另外,你也可以检查一下 Excel 文件的格式是否正确。如果 Excel 文件格式不正确,读取操作同样会失败,返回 `null`。
最后,如果你仍然无法解决问题,请提供更多的错误信息或者调试信息,以便更好地帮助你解决问题。
df = pd.read_csv(filepath)
df = pd.read_csv(filepath)是Pandas库中的一个函数,用于从CSV文件中读取数据并将其存储为一个DataFrame对象。下面是对该函数的介绍:
1. `pd`:`pd`是Pandas库的常用别名,用于引用Pandas库中的函数和类。
2. `read_csv()`:`read_csv()`是Pandas库中的一个函数,用于从CSV文件中读取数据。它接受一个文件路径作为参数,并返回一个DataFrame对象。
3. `filepath`:`filepath`是CSV文件的路径,可以是本地文件路径或者网络文件路径。可以使用相对路径或绝对路径指定文件的位置。
使用`pd.read_csv(filepath)`函数可以读取CSV文件,并将其内容存储在一个DataFrame对象中,以便后续进行数据分析和处理。
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