Iterator<Row> rows = sheet.rowIterator(); java如何查看rows的条数

在Java中，如果你有一个`Iterator<Row>`类型的变量`rows`，它通常用于遍历Excel表格（如Apache POI库中的`Sheet`对象）。但是，直接通过`Iterator`本身获取元素的数量通常是不可能的，因为迭代器只提供单向访问下一个元素的能力，并不知道其总共有多少项。

然而，你可以通过计数来估算行数。一种做法是在遍历过程中手动跟踪已访问过的行数，例如：

int rowCount = 0;
while (rows.hasNext()) {
    rows.next(); // 这里不会改变rowCount，只是移动到下一行
    rowCount++;
}

// 现在rowCount就是实际的行数

另一种更高效的做法是利用`List`的特性，如果`sheet`是一个可以转化为列表的数据结构，可以直接调用`size()`方法得到行数：

if (sheet instanceof List<? extends Row>) {
    int rowCount = ((List<Row>) sheet).size();
}

这需要满足`sheet`实现了`List`接口或者能转换为`List<Row>`的形式。

相关问题

Iterator<Row> rows = sheet.rowIterator(); java如何查看迭代器rows的总条数

在Java中，如果你有一个`Iterator<Row>`类型的对象`rows`，它表示一个可以逐行访问数据的迭代器，通常来自Excel表格、数据库结果集或其他数据源。然而，`Iterator`本身并不提供获取元素总数的方法，因为它的设计主要是用于遍历集合，而不是获取大小。

如果你想获取`rows`能迭代的总条数，你需要先遍历完整个迭代器并计数，或者在创建迭代器之前就获取到这个信息。例如，如果`sheet`是一个`Sheet`对象并且你知道它有多少行，你可以这样做：

int totalRows = sheet.getPhysicalNumberOfRows();

如果不知道总条数，你可以选择先创建一个临时列表来存储所有行，然后计算其长度：

List<Row> allRows = new ArrayList<>();
while (rows.hasNext()) {
    allRows.add(rows.next());
}
int totalCount = allRows.size();

但是请注意，这可能会消耗额外的内存，特别是当数据量大时。在实际应用中，最好根据具体情况来优化。

程序运行出错，报错内容： Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 60, in <module> process_xlsx_file(aaaaa) File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 43, in process_xlsx_file processed_rows = list(executor.map(process_row, df.to_dict('records'))) File "C:\Users\Chris.Rong\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\concurrent\futures\_base.py", line 609, in result_iterator yield fs.pop().result() File "C:\Users\Chris.Rong\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\concurrent\futures\_base.py", line 439, in result return self.__get_result() File "C:\Users\Chris.Rong\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\concurrent\futures\_base.py", line 391, in __get_result raise self._exception File "C:\Users\Chris.Rong\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\concurrent\futures\thread.py", line 58, in run result = self.fn(*self.args, **self.kwargs) File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 20, in process_row cell_value = row['U'] KeyError: 'U'

非常抱歉，我之前的回答中的代码存在错误。由于使用`to_dict('records')`方法会将DataFrame转换为字典的列表，所以在`process_row`函数中无法直接通过列名来访问单元格值。

为了解决这个问题，你可以通过索引来访问单元格的值。下面是更新后的代码：

import pandas as pd
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def process_xlsx_file(aaaaa):
    # 使用pandas读取xlsx文件
    df = pd.read_excel(aaaaa, sheet_name="拆分结果")

    print('检查点1')

    # 删除名为"文献导出—Excel格式"的表格
    if "文献导出—Excel格式" in df:
        df.drop("文献导出—Excel格式", axis=1, inplace=True)

    print('检查点2')

    # 处理U列的数据
    def process_row(row):
        cell_value = row[20]  # U列的索引为20

        # 如果U列单元格中不包含字符"[J]"，则返回空行
        if cell_value is None or "[J]" not in cell_value:
            return pd.Series([None] * len(df.columns))

        print('检查点4')

        # 删除U列单元格中的空格
        row[20] = cell_value.replace(" ", "")

        print('检查点5')

        # 分割U列单元格，并将分割结果保存在U列后面的列中，分隔符为"."
        split_values = cell_value.split(".")
        row = row.append(pd.Series(split_values))

        print('检查点6')

        return row

    # 使用多线程并行处理行数据
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        processed_rows = list(executor.map(process_row, df.values))

    print('检查点7')

    # 生成处理后的DataFrame
    processed_df = pd.DataFrame(processed_rows, columns=df.columns)

    # 保存处理后的xlsx文件
    file_name = os.path.basename(aaaaa)  # 获取原文件名
    new_file_name = file_name.split(".xlsx")[0] + "引证文献标准化.xlsx"  # 新文件名
    processed_df.to_excel(new_file_name, index=False)

    print('检查点8')


aaaaa = r'D:\【科研】\【全学科引文数据集】\【3.拆分引证文献】\AAAtest.xlsx'

process_xlsx_file(aaaaa)

这次代码已经修复了访问U列单元格值的问题。请注意，这段代码在处理大型xlsx文件时可能仍然会消耗较长的时间。如果问题仍然存在，请提供更多关于文件大小和性能需求的信息，以便我能够更好地帮助你。非常抱歉给你带来的困扰。