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[其他] 求助有什么软件能打开大型EXCEL吗

有个表差不多1G大,用EXCEL打不开,其他有什么软件能方便的打开吗?


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要不你找找Excel拆分工具?



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就一个表,怎么拆分?


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posted by wap, platform: iPhone
想知道做的人是咋保存的…
写个脚本,按5000行一份拆一下

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这类excel一般是erp之类的软件导出的吧,我接触过最大的一个也就三四百m,打开一次真的能泡杯茶

拆分工具+1,但是不知道对这类巨型玩意还起不起作用

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posted by wap, platform: Samsung
看看有没得导入数据库处理吧
excel打开估计就崩溃了

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posted by wap, platform: iPhone
64位excel肯定能打开

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用UE打开了,里面是这个样子的,请问有什么办法转换成表格吗



<td nowrap style=vnd.ms-excel.numberformat>01.08-04-02-04.0000</td>
<td nowrap x:str>营业用.物业及配套设备-配套设备-消防设备-自动灭火系统设备.不分明细</td>
<td nowrap x:str></td>
<td nowrap x:str>缺省.缺省.缺省</td>
<td nowrap x:str></td>
<td nowrap style=vnd.ms-excel.numberformat></td>
<td nowrap >1</td>
<td nowrap x:str>套</td>
<td nowrap style=vnd.ms-excel.numberformat:yyyy-mm-dd>2005-09-01</td>
<td nowrap style=vnd.ms-excel.numberformat:yyyy-mm-dd>2005-01-01</td>
<td nowrap style=vnd.ms-excel.numberformat:yyyy-mm-dd>2005-02-01</td>
<td nowrap x:str>CMHK_FA_STL</td>
<td nowrap >7</td>
<td nowrap >0</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>65,364.83</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>1,960.95</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>1,960.95 </td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>1,960.95</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>0.00</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>0.00</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>63,403.88</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>0.00</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>0.00</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat:#,##0.00>0.00</td>
<td style=vnd.ms-excel.numberformat>32110134</td>

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posted by wap, platform: iPhone
Matlab就可以打开,
并且是表格模式的。
不过打开需要写一两行代码就行了

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posted by wap, platform: iPhone
JMP应该可以

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access啊

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posted by wap, platform: Galaxy S7 Edge
这个是html代码啊,应该是某软件把html代码写入一个空白文件,然后强行另存为的excel,文件虽然大,但有效数据并不多,大多都是html标签占用的容量,可以用ue打开,然后批量把style那一串相同的字符替换成空,保存后文件体积会大幅减小,打开就会快了

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posted by wap, platform: Galaxy S7 Edge
也可以直接把文件后缀名改成.html,然后用浏览器打开试试

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posted by wap, platform: iPhone
公司ERP系统导出来的吧,遇到过。
双击,然后就去玩了,过了半小时回来继续干活。

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posted by wap, platform: iPhone
用python pandas导入然后拆分了存成小的

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