京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
[从产品角度学EXCEL 02]-EXCEL里的树形结构
前言请看:
0 为什么要关注Excel的本质
1 excel是怎样运作的
本文仅由尾巴本人发布于特定网站。不接受任何无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢。
2 Excel里的树形结构
这段时间,上海街边的树上陆陆续续长出了嫩芽,放眼望去有各种层次的绿色,格外好看。我们今天的话题,恰好也与树有关。只不过,树都是往天空伸展枝叶的,而我们这里讨论的‘树’,却是由根部出发,逐行逐行往下延展、伸展。
还记得上一个章节里,我们对一个excel文件解压缩后,发现了若干个xml文件吗?
xml本质上是一种使用树形结构存储信息的文档。它由一个根节点root开始,逐层逐层长枝节,并给每一层都打了个标签,让xml解析器可以快速定位信息的内容。而每一层以及每一个底部的节点,都是这些信息的一个分类属性。我们了解了它们的属性和层级,也就了解这颗结构树长成什么样子。
正因为xml的结构与层级是如此重要,在进一步讲单元格之前,我们很有必要先剖析看看excel xml树的结构,从大体上再来理解一下excel储存文件的方式。
需要注意的是,这一章节大概是整个系列里涉及最多编程的章节了。如果各位对编程不是特别感兴趣,可以先跳过这一节,去看后面的内容。不过按照我个人的经验来说,不管你是用excel做一些简单的数据处理,还是想要在数据分析行业里走得稳妥一些,了解了解编程,只会有好处而没有坏处。尤其是编程的一些思想,如妥善地设计接口,分隔各个功能块等,即使你用excel处理数据,这些也对你十分有好处。
言归正传吧。我们回过头来再看看excel解压缩以后的xml文件。
让我们随意打开一个xml文件,一串串密密麻麻的字符就这样跳了出来。
对于不熟悉xml架构的人来说,我们只会看到眼花缭乱的括号,等号,引号。但是如果你对xml有点理解,你就会知道,这一系列的标点符号框起了一个个xml的数据结构。
对于xml来说,每一个层级都是由<标签 属性=ABC>内容信息</标签>构成的。有的内容信息里又会再次嵌套一层标签层级,重重相叠,从根部开始向下延展出了无数枝叶,构成了一棵看似错综复杂,却是层次分明的xml树。人们只要定位到某一个枝叶,就可以迅速把这个枝叶下的特定信息取出来。而要搞懂这棵xml树长什么样子,首先就要搞懂说这棵树是有哪些层级,各个层级叫什么,有什么内容。
但是各位再回顾看看上面的截图,一长串一长串的代码,你当然可以一个个去判断说,啊,根标签从worksheet开始,下面有selection层级,有f层级等等,但是这样子做,不仅低效,而且会有遗漏。
请各位在学习excel时,随时记住一个原则,那就是可以不要手工去做的事情,就不要手工去做。宁愿自己脑子废点脑力构思最优方法,也不要直接就开始机械的作业。
那么,在这里,面临这个要人工一个个看标签的艰巨任务时,我们该如何是好呢?
在这里跟大家再普及一个概念的是,xml嘛,除了微软在用于office系列文档储存格式以外,它还广泛应用于各种网页设计领域。而在网页获取信息这一块,我们天然有很多工具可以通过读取html或者xml源代码,解析它们的结构,进行数据提取工作(高级点叫法即网络爬虫)
所以对于这里的excel xml源文件,我们自然可以应用各种爬虫工具,把xml的框架给找出来。
我 用的比较熟的应该是R语言的rvest包爬虫了,查了一下它的文档,有一个叫xml_structure的,可以直接把xml文件的标签层次给读出来,而 xml_nodes/xml_attr等,又可以把里面特定的标签内容给分层读出来。那么写一段代码,帮我把excel的xml源文件里的层级与内容弄出 来,那就省了我很大的心力啦^^
因为R语言代码并不是我们的重点,所以我把源代码放在文章末尾的扩展阅读里了,有需要的可以去看看,也可以用其他语言写写。有的时候只要学会一点点的编程,就能大大的改善各位的工作效率。要用好工具而不是被工具玩,是我希望在这系列excel教程里告诉大家的一个点。
那么言归正传。请各位看看下面这个用R语言跑出来的csv文件截图。
左列是我们的标签名,右列是我们标签里面包含的文本。通过这个文件,我们就可以很容易知道各个标签里存放了什么文本信息。我们会发现row下面是一串串的c/v/f。而c与v的信息几乎完全一样。
另外,在r里,我们可以通过xml_structure输出xml文件的结构。这两个结合起来,我为各位绘制了一张sheet1.xml的树形结构图:
各位可以看到,在worksheet文件夹里的sheet1.xml,是在sheetdata里按照row为标签层级,存放了若干行的数据。而行又以 c(cell)为导向,存放了单元格的v (value)和f(函数)。有多少行,在sheet1.xml里就有多少row,一个row有若干个有效单元格,就会有若干个c。
从这个角度看excel,会不会对excel的产品设计层次有了进一步的理解呢?
另外,上面的截图没有出示的一点是,在worksheet这个文件夹里,数字是直接存在各个sheetxxx.xml里的,而字符类文本,却是单独存放在外面的SharedString.xml里。
嘿嘿,数字和文本的存放格式不一样,各位想到了什么?有没有虎躯一震,想到了excel里因为数字和文本的不同,带来的各种不便?
在前面啰嗦完为什么要写这个系列,以及excel是怎么工作以后,我们终于把拼图最重要的一块——解读xml补上了。
R语言解析XML源代码:
setwd("~/excel/")
library(rvest)
#代码用于《从产品角度学EXCEL》系列文章,XML解析
# read xml in zip files
get_xmllist<-function(access){
list<-list.files(access,full.names=TRUE,pattern = "xml$",recursive = TRUE)
list_name<-gsub(as.character(access),"",list)
list_name<-gsub("\\/|\\.|\\[|\\]","-",list_name)
list_name<-gsub("\\-\\-","-",list_name)
list<-data.frame(list,list_name,stringsAsFactors = FALSE)
list
}
# read xml structure
get_structure<-function(xmlfile){
data<-xml(xmlfile,encoding="UTF-8")
data<-data %>% html_nodes("*")
output<-cbind(node_names=data %>% html_tag(),
node_text=data %>% html_text())
output<-data.frame(output)
output
}
write_result<-function(dataframe,name){
write.csv(dataframe,paste0("./Output/",name,".csv"),row.names=FALSE)
}
#use these three function
xml_list<-get_xmllist("./sample u.xlsx/")
for (i in 1:nrow(xml_list)){
data<-get_structure(xml_list$list[i])
write_result(data,xml_list$list_name[i])
}
#write the structure
xml_structure(html(xml_list$list[8]))
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22