插件上新 | 让 Excel 数据更顺畅地接入 DolphinDB

月度报表、业务台账、交易明细、人工填报数据、外部机构交付数据……Excel 依然是企业数据交换中非常常见的载体。它贴近业务人员的工作方式，也能够承载一定的数据计算与分析需求。

但随着数据规模扩大、计算任务变得复杂，或者数据需要进一步进入统一的数据存储、计算和分析流程，Excel 中的数据往往还需要与专业的数据处理系统衔接。

例如，一份业务数据完成 Excel 填报后，可能还需要进行统一清洗、批量计算、历史数据关联，或进一步提供给BI、业务应用和 AI 系统使用。

DolphinDB Excel 插件提供了一条直接的数据接入路径：无需手动转换文件格式，即可在 DolphinDB Server 中读取 .xlsx文件，并按照指定的字段、类型和读取规则转换为 DolphinDB 表，进一步参与后续的数据清洗、存储、计算与分析。

将 Excel 数据接入 DolphinDB，并不只是把文件“读进来”。面对实际业务中的不同模板和数据结构，插件提供了更灵活的数据接入能力，让 Excel 数据能够按照预期的结构进入后续处理流程。

01 灵活读取，适配不同业务模板

一个工作簿可能包含多个 Sheet，表头位置、数据起始行以及需要读取的字段也可能不同。插件支持按指定 Sheet、列映射和数据范围读取数据，并提供多种合并单元格处理模式，能够更好地适配实际业务中常见的复杂 Excel 模板。

例如，配置列映射关系：

columnSpec = table(    ["A", "B", "C", "D"] as excelColumn,    ["dev_id", "date", "temp", "hum"] as name    ["STRING", "STRING", "DOUBLE", "DOUBLE"] as type)

通过这种方式，Excel 中的源列可以按照业务需要重新命名，并明确对应的 DolphinDB 数据类型。原本依赖 Excel 表格位置和格式的数据，经过映射后即可形成结构明确的 DolphinDB 表。整个过程直接在 DolphinDB Server 中完成，无需再导出 CSV 等中间格式。

02 在数据进入计算前完成校验

实际业务中，Excel 模板可能随着业务调整而变化。如果表头、数据位置或单元格类型发生变化，数据即使能够被读取，也可能影响后续计算结果。

针对这一问题，插件支持配置预期表头，并按照指定的目标类型进行数据转换。例如，可以指定第 3 行为表头，并要求表头必须与预期内容一致：

options = dict(STRING, ANY) options["headerRow"] = 3 options["dataStartRow"] = 4 options["expectedHeader"] = ["设备id", "日期", "温度", "湿度"]excel::readSheet(filePath, "设备状态", columnSpec, options)

读取时，插件会按照 options配置校验表头，并根据 columnSpec中定义的目标类型进行转换。如果文件格式或数据类型不符合预期，可以在数据进入后续计算前及时发现。

03 多个 Sheet，也可以统一处理

实际业务中，一份 Excel 工作簿往往包含多个 Sheet，例如分别存放不同业务类型或不同时间段的数据。如果这些 Sheet 采用相同的数据结构，就可以在 DolphinDB 中统一读取并合并。

sheets = excel::listSheets(filePath)tables = array(ANY, 0)for (sheetName in sheets) {    tables.append!(excel::readSheet(filePath, sheetName, columnSpec, options))}result = unionAll(tables, false)

这样，原本分散在多个 Sheet 中的数据，就可以在 DolphinDB 中形成统一的数据表，继续进行清洗、关联、聚合和计算。

对于 DolphinDB 生态伙伴而言，当业务数据以 Excel 形式交付时，可以通过标准化的方式直接接入 DolphinDB，为后续的数据处理和计算提供统一的数据入口，同时减少重复开发文件解析、字段映射和类型转换逻辑。

从数据库、API 到 Excel，企业数据的来源和交付方式日益多样化。更丰富的数据接入能力，让 DolphinDB 能够连接更多真实业务场景，也让数据从产生、交付到处理和计算的链路更加顺畅。

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