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DataFrame表样式设置(一)

我们知道Excel功能很强大,Python与Excel交互也有很多现成的模块可以用,主要有xlrd、xlwt、openpyxl、xlsxwriter这四种可以用,这些模块可以很好地通过Python实现Excel的功能,但是这些模块有一个不太方便的地方就是针对每一个单元格的行列位置去操作的,每次使用都很麻烦,不像DataFrame那样可以针对行列去进行操作。DataFrame虽然操作便利,但是DataFrame又有个不如意的地方就是不能针对表去进行设置格式(字体颜色、大小之类的),所以有的时候为了可以设置表的格式还是需要用那几个比较麻烦的 Excel模块。直到我遇到了StyleFrame模块,这个模块是把Pandas和openpyxl进行了结合,让你既可以享受DataFrame的操作便利,又可以轻松利用openpyxl进行表格样式设置。

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标签之美五——网页表格的设计 原

1、

:表格的开始和结束标签,行列的布局都在标签内。

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【图片版】CSS网格布局(Grid)完全教程

CSS网格布局(Grid)是一套二维的页面布局系统,它的出现将完全颠覆页面布局的传统方式。传统的CSS页面布局 一直不够理想。包括table布局、浮动、定位及内联块等方式,从本质上都是Hack的方式,并且遗漏了一些重要的功能(比如:垂直居中)。Flexbox的出现部分解决了上述问题,但Flex布局是为了解决简单的一维布局,适用于页面局部布局。而Grid天然就是为了解决复杂的二维布局而出现的,适用页面的整体布局。在实际工作中,Grid和Flexbox不但不矛盾,而且还能很好的结合使用。做为WEB程序员,我们在页面布局问题上都付出过努力,也将不断探索新的方案。而Grid是第一个专门为布局问题而生的CSS模块,我们有理由对Grid充满期待。

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iOS的MyLayout布局系列-流式布局MyFlowLayout

在我的CSDN博客中的几篇文章分别介绍MyLayout布局体系中的视图从一个方向依次排列的线性布局(MyLinearLayout)、视图层叠且停靠于父布局视图某个位置的框架布局(MyFrameLayout)、视图之间通过约束和依赖实现布局的相对布局(MyRelativeLayout)、以及多列多行排列的表格布局(MyTableLayout)、以及本文将要介绍的流式布局(MyFlowLayout)这5种布局体系。这些视图布局的方式都有一些统一的特征,都要求必须将子视图放入到一个特殊的视图中去,我们称这些特殊的视图为布局视图(Layout View)。这些布局视图都有一个共同的基类:基础布局视图(MyBaseLayout)。同时我们还为视图建立了很多扩展的属性来进行位置和尺寸的设置,以及我们还专门建立了服务某些布局视图的视图扩展属性。在这些扩展属性中:用于定位视图位置的类是MyLayoutPos类,这个类可以用来决定视图的上、下、左、右、水平居中、垂直居中六个方位的具体值;而用于决定视图尺寸的类是MyLayoutSize类,这个类可以用来决定视图的高度和宽度的具体值;用于决定视图排列布局方向的是枚举MyLayoutViewOrientation类型,方位类型定义了垂直和水平两个方位;用于决定视图停靠区域的MyGravity枚举类型,枚举类型定义了14种停靠的区域类型,这里要分清楚的是MyGravity和MyLayoutPos的区别,前者是用来描述某个具体的方位,而后者则是用来某个方位的具体位置;用于描述子视图和布局视图四周内边距的padding属性,这个属性只用于布局视图;用于描述布局视图的尺寸大小由子视图整体包裹的wrapContentWidth,wrapContentHeight的属性;用于描述苹果各种屏幕尺寸适配的MySizeClass定义,以及具体的实现类MyLayoutSizeClass类。这些属性和类共同构建了出了一套完整的iOS界面布局系统。下面是这个套界面布局体系的类结构图:

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.NET Core使用NPOI导出复杂Word详解

最近使用NPOI做了个导出Word文档的功能,关于使用.NET Core 导出Word文档的方式有很多。最终我为什么选择了NPOI来实现了这个功能,首先是NPOI是一个开源,免费且容易上手的第三方框架(并且现在已支持.NET Core,GitHub源码地址:https://github.com/tonyqus/npoi)。因为之前使用NPOI导出Execl比较多,这次第一次使用NPOI 来导出Word文档还真没有什么头绪。首先看了下GItHub中的源码有一个简单Word导出的示例,然后在看了网上有很多关于NPOI导出Word文档的案例,发现一个特点网上的好像都差不多,对于我而言网上的这些案例完全能够实现我的这个功能,但是感觉看了网上这些案例对NPOI实例化段落,表格和设置相关样式不太清楚(可能是因为自己笨),并且假如使用网上的方法来实现我的功能的话代码量会比较大,而且感觉代码非常的冗余(我是一个追求代码简洁的人,怎么能够容忍这样的事情发生呢!),因此通过查阅了一些资料和自己的理解,把关于使用NPOI导出Word时所要涉及的一些段落,表格样式做了相关注释,和把段落和表格的创建实例,设置文字、字体、对齐方式都封装了起了(为了少写代码),文章末尾会附上一个完整的案例下载地址。

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初识Pandas

江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。

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领券