csv转vcf,怎么把手机号码批量导入通讯录

csv转vcf，怎么把手机号码批量导入通讯录？

要批量导入手机号码到通讯录中，您可以按照以下步骤操作：1.将要导入的手机号码保存在一个文本文件中，每个手机号码占一行。2.打开您的通讯录应用程序，点击新建联系人。3.在联系人编辑页面，点击右上角的“批量添加”按钮，选择“从文件导入”选项。4.在文件选择器中选择您保存的文本文件，并点击“打开”按钮。5.在弹出窗口中，选择正确的字段分隔符（如逗号或分号），并预览导入的手机号码列表是否正确，如有必要，可以手动调整某些字段。6.点击“确认导入”按钮，等待通讯录应用程序将所有手机号码导入到您的通讯录中。这样，就完成了将手机号码批量导入通讯录的操作。请注意，在导入之前，请确保您的手机号码是正确、完整和合法的，以避免后续联系人交流的困扰。

excel表格转换数字后显示不全？

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首先呢，打开数据材料，我其实大多数表格中数字显示不全，大多单元格格式不对导致的，鼠标选中需要处理的单元格，右键弹出的菜单栏中选择设置单元格格式。

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接着，大家选中需要处理的单元格，右键弹出的菜单栏中选择【设置单元格格式】，点击【自定义】。此方法比较灵活，适用于只改变部分单元格操作，其余的单元格不受影响，没有选中的单元格的0值正常显示。

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然后，在【设置单元格格式】的窗口中选择【文本】，点击确定后，双击单元格即可让表格中数字显示完全。此方法的设置是针对当前工作表所有的单元格进行设置。

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最后，大家做完不要忘记保存哦。点击左上角，找到你需要保存的位置。选择需要将0不显示的单元格区域，Ctrl+F查找在“选项”中勾选“单元格匹配，在“查找范围”中选择“值”，点击查找全部，然后再按Ctrl+A（即全选已找到的单元格），关闭查找窗口。

如何简单的将csv转换成vcf？

先考虑将一个csv转excel，然后再做个循环就批量了。单个csv转换

gp指令限制哪些使用？

GP服务启停su - gpadmingpstart #正常启动gpstop #正常关闭gpstop -M fast #快速关闭gpstop –r #重启gpstop –u #重新加载配置文件

二、登录数据库psql -d ***** #进入某个数据库postgres=# \l # 查询数据库postgres=# \i test.sql #执行sqlpostgres=# copy 表名 to ‘/tmp/1.csv’ with ‘csv’; #快速导出单表数据postgres=# copy 表名 from ‘/tmp/1.csv’ with ‘csv’; #快速导入单表数据postgres=# \q #退出数据库三、集群状态gpstate -e #查看mirror的状态gpstate -f #查看standby master的状态gpstate -s #查看整个GP群集的状态gpstate -i #查看GP的版本gpstate --help #帮助文档，可以查看gpstate更多用法四、常用命令gpstate命令 参数 作用gpstate -b => 显示简要状态gpstate -c => 显示主镜像映射gpstart -d => 指定数据目录（默认值：$MASTER_DATA_DIRECTORY）gpstate -e => 显示具有镜像状态问题的片段gpstate -f => 显示备用主机详细信息gpstate -i => 显示GRIPLUM数据库版本gpstate -m => 显示镜像实例同步状态gpstate -p => 显示使用端口gpstate -Q => 快速检查主机状态gpstate -s => 显示集群详细信息gpstate -v => 显示详细信息

python读取csv文件中带有小数点的的文件？

读取文件：

f= pd.read_csv('文件名', encoding='gb2312')

读取文件中某些列的数据

data = f6.loc[:, [“列名1”，“列名2”]]

假设data有这几列{“a”,“b”,“c”}

如果a这一列的数据是{60ml，250ml，250ml，60ml，250ml，250ml，60ml，60ml，250ml，250ml，60ml，}

要只取{60，250，250，60，250，250，60，60，250，250，60，}则可以直接写成：

data["a"]= data["a"].str.extract('(\d+)', expand=False)

data["a"].astype(int)

如果a这一列数据有小数如{8.86℃,8.86℃,8.86℃,8.86℃,8.86℃}，如果有负数则正则改为：-?\d+(?:.\d+)?

data["a"]= data["a"].str.extract('(\d+(?:\.\d+)?)', expand=False)

data["a"].astype(floa

如果某一列是百分数如{55%，63%，72%，52%，72%}

data["a"]= data["a"].str.extract('(\d+(?:\.\d+)?)', expand=False)

data["a"].astype(float)=data["a"].astype(float)*0.01

这样就可以得到{0.55，0.63，0.72，0.52，0.72}