com.crealytics.spark.excel能使用的全部option参数

com.crealytics.spark.excel库提供了许多可用的选项参数，用于更好地控制和定制Excel文件的读取和写入过程。以下是一些常见的选项参数：

1. `dataAddress`: 指定Excel文件中包含数据的单元格范围，例如："Sheet1!A1:E10"。默认值为整个工作表。
2. `header`: 指定是否将第一行作为列名。默认为true。
3. `treatEmptyValuesAsNulls`: 指定是否将空单元格视为null值。默认为false。
4. `inferSchema`: 指定是否自动推断列的数据类型。默认为false。
5. `addColorColumns`: 指定是否添加颜色列来表示单元格的背景颜色。默认为false。
6. `timestampFormat`: 指定时间戳列的格式。默认为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。
7. `maxRowsInMemory`: 指定内存中存储的最大行数。默认为10,000。
8. `excerptSize`: 指定读取预览数据时的行数。默认为10。
9. `sheetName`: 指定要读取或写入的工作表名称。默认为第一个工作表。
10. `dateFormat`: 指定日期列的格式。默认为"yyyy-MM-dd"。

这些只是一些常用的选项参数，还有其他更高级的选项可以用于更精确地控制Excel文件的读取和写入行为。您可以查阅com.crealytics.spark.excel的官方文档以获取更详细的信息。

相关问题

com.crealytics.spark.excel如何解析单元格原始值？

对于com.crealytics.spark.excel库，要解析单元格的原始值，你可以使用选项`parseMode`并将其设置为`PERMISSIVE`或`PERMISSIVE_WITH_ERRORS`。这将告诉库以宽容的方式解析单元格，包括解析为原始值而不考虑格式。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import com.crealytics.spark.excel.*;

public class ExcelReader {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("ExcelReader")
                .getOrCreate();

        ExcelFileFormat excelFileFormat = new DefaultSource().createRelation(spark.sqlContext(), null, null, null, null);

        spark.read()
                .format(excelFileFormat.shortName())
                .option("useHeader", "true")
                .option("inferSchema", "true")
                .option("ignoreLeadingWhiteSpace", "true")
                .option("treatEmptyValuesAsNulls", "true")
                .option("workbookPassword", "password")  // 如果有密码保护的工作簿，请提供密码
                .option("dataAddress", "'Sheet1'!A1:E10")  // 指定数据范围
                .option("parseMode", "PERMISSIVE")  // 使用PERMISSIVE模式解析Excel，包括解析为原始值
                .load("path/to/excel/file.xlsx")
                .show();
    }
}

在上面的代码中，我们将`parseMode`选项设置为`PERMISSIVE`，这将以宽容的方式解析Excel文件，并将单元格解析为原始值而不考虑格式。

请替换代码中的文件路径和工作表名称，以适应你的实际情况。

希望这对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

com.crealytics.spark.excel如何忽略单元格格式解析原始值？

你好！对于com.crealytics.spark.excel库，要忽略单元格格式并解析原始值，你可以使用以下代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import com.crealytics.spark.excel.*;

public class ExcelReader {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("ExcelReader")
                .getOrCreate();

        ExcelFileFormat excelFileFormat = new DefaultSource().createRelation(spark.sqlContext(), null, null, null, null);

        spark.read()
                .format(excelFileFormat.shortName())
                .option("useHeader", "true")
                .option("inferSchema", "true")
                .option("ignoreLeadingWhiteSpace", "true")
                .option("treatEmptyValuesAsNulls", "true")
                .option("workbookPassword", "password")  // 如果有密码保护的工作簿，请提供密码
                .option("dataAddress", "'Sheet1'!A1:E10")  // 指定数据范围
                .option("parseMode", "PERMISSIVE")  // 使用PERMISSIVE模式解析Excel
                .option("ignoreFormats", "true")  // 忽略单元格格式
                .load("path/to/excel/file.xlsx")
                .show();
    }
}

请替换代码中的文件路径和工作表名称，以适应你的实际情况。这样，com.crealytics.spark.excel库会忽略单元格格式，并解析原始值。

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。