使用java导出excel如何实现下拉列表的模糊查询

时间: 2023-07-20 07:13:45 浏览: 79
在 Java 中,可以使用 Apache POI 库来导出 Excel 表格。要实现下拉列表的模糊查询,可以在 Excel 中设置数据验证规则,然后在 Java 代码中设置该规则。 具体步骤如下: 1. 在 Excel 中创建一个下拉列表,并设置数据验证规则。例如,在单元格 A1 中创建下拉列表,列表选项为 "apple"、"banana"、"cherry"、"date"、"elderberry"。设置数据验证规则时,选择 "列表" 类型,并将列表选项设置为 "=A2:A6",其中 A2:A6 包含了所有选项。 2. 在 Java 中使用 Apache POI 库创建 Excel 表格,并将下拉列表应用于单元格 A1,如下所示: ``` Workbook workbook = new XSSFWorkbook(); Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1"); Row row = sheet.createRow(0); Cell cell = row.createCell(0); // 创建下拉列表选项 String[] options = {"apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"}; DataValidationHelper validationHelper = sheet.getDataValidationHelper(); CellRangeAddressList addressList = new CellRangeAddressList(0, 0, 0, 0); DataValidationConstraint constraint = validationHelper.createFormulaListConstraint("Sheet1!$A$2:$A$6"); DataValidation dataValidation = validationHelper.createValidation(constraint, addressList); // 应用下拉列表到单元格 sheet.addValidationData(dataValidation); cell.setCellValue("a"); // 设置单元格初始值 ``` 在上面的代码中,首先创建了一个包含下拉列表选项的数组 options,然后使用 DataValidationHelper 创建了一个数据验证规则 constraint,并将其应用于单元格 A1。 3. 在 Java 中使用 Apache POI 库设置单元格的自动筛选,然后使用 AutoFilter 进行模糊查询,如下所示: ``` sheet.setAutoFilter(CellRangeAddress.valueOf("A1:A1")); // 设置单元格自动筛选 FilterColumn filterColumn = sheet.getAutoFilter().getColumnFilter(0); filterColumn.setFilterType(FilterType.CUSTOM); // 进行模糊查询 CustomFilter customFilter = new CustomFilter(); customFilter.setCriteria("=*a*"); // 模糊查询字符串以 "a" 结尾的项 filterColumn.setCustomFilter(customFilter); ``` 在上面的代码中,首先使用 setAutoFilter 方法设置单元格的自动筛选,然后使用 getAutoFilter 方法获取单元格的 AutoFilter 对象,并使用 getColumnFilter 方法获取第一列的 FilterColumn 对象。 接下来,设置 FilterType 为 CUSTOM,并创建 CustomFilter 对象进行模糊查询。在上面的示例中,设置了查询字符串为 "=*a*",表示查询字符串以 "a" 结尾的项。 最后,使用 setCustomFilter 方法将自定义过滤器应用于 FilterColumn 对象。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Java使用POI导出大数据量Excel的方法

今天需要写一个导出的Excel的功能,但是发现当数据量到3万条时,列数在23列时,内存溢出,CPU使用100%,测试环境直接炸掉。小编给大家分享基于java使用POI导出大数据量Excel的方法,感兴趣的朋友一起看看吧
recommend-type

java导出大批量(百万以上)数据的excel文件

主要为大家详细介绍了java导出大批量即百万以上数据的excel文件,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

java poi导出图片到excel示例代码

主要介绍java poi如何导出图片到excel,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

Java实现Excel导入导出数据库的方法示例

主要介绍了Java实现Excel导入导出数据库的方法,结合实例形式分析了java针对Excel的读写及数据库操作相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Java根据模板导出Excel报表并复制模板生成多个Sheet页

本文主要介绍了Java根据模板导出Excel报表并复制模板生成多个Sheet页的方法,具有很好的参考价值。下面跟着小编一起来看下吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。