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使用EasyPOI实现数动态生成,多个sheet生成

一、背景 公司有个报表需求是根据指定日期范围导出指定数据,并且要根据不同逻辑生成两个Sheet,这个日期影响的是数而不是行数,即行的数量和的数量都是动态变化的,根据用户的选择动态生成的,这个问题花了不少时间才解决的...二、效果图 动态生成30个,两张Sheet 动态生成1个,两张Sheet 三 、准备 我们公司使用的版本是3.2.0,我们项目没有引入所有模块,只用到了base和annotation...List modelList = new ArrayList(); //该对象就是定义属性的对象...modelListChild.set(i, x2); } } } //将定义好的字放到父中...sheet1使用得map Map sheet1ExportMap = new HashMap(); // title的参数ExportParams

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seaborn可视化数据框中的多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值数字的元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素的分布情况...,剩余的空间则展示每两个元素之间的关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中的多个数值型元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。

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【黄啊码】MySQL入门—5、数据库小技巧:单个group by就会,多个呢?

好了,先来解答上节课留下的问题:【注:由于周末临时用了别的电脑,所以数据会有所不同】我们在数据库表中新增一user_height表示身高,然后拿到所有数据:图片我们如果单单用user_age来分组看看结果如何...我来总结一下吧:简而言之就是这里边user_id不是聚合,在功能上也不是groug by所需要的字段。你:user_id不行?那user_name呢?...黄啊码:我发觉大聪明最近有长进了select user_age from user_info group by user_age;图片确实是可以的,这里就相当于把user_age当成聚合来使用。...那昨天的作业该咋做你:您请,我怕说错挨揍如果使用多个字段进行分组的话,很简单,直接在group by后边加上另外的字段即可。你:这么简单,早知道。。。黄啊码:啪,哪有那么多早知道。...你:【下次再也不出风头了】select user_age,user_height from user_info group by user_age,user_height;图片好了,多个进行group

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【黄啊码】MySQL入门—5、数据库小技巧:单个group by就会,多个呢?

好了,先来解答上节课留下的问题: 我们在数据库表中新增一user_height表示身高,然后拿到所有数据: 我们如果单单用user_age来分组看看结果如何: 你:这也太简单了吧,我来: select...我来总结一下吧:简而言之就是这里边user_id不是聚合,在功能上也不是groug by所需要的字段。 你:user_id不行?那user_name呢?...黄啊码:我发觉大聪明最近有长进了 select user_age from user_info group by user_age; 确实是可以的,这里就相当于把user_age当成聚合来使用...那昨天的作业该咋做 你:您请,我怕说错挨揍 如果使用多个字段进行分组的话,很简单,直接在group by后边加上另外的字段即可。 你:这么简单,早知道。。。 黄啊码:啪,哪有那么多早知道。...你:【下次再也不出风头了】 select user_age,user_height from user_info group by user_age,user_height; 好了,多个进行group

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Pandas实现一数据分隔

包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的至分割成两,每包含列表的相应元素。...将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接...对于无法拆分的数据None 第二步:行转列 info_city = info_city.stack() 结果如下: 0 0 Irwinville 1 0 Glen 1 Ellen 2 0...409-892-4716 Pennsylvania Darlington 9 Katherine Bautista 185-861-1677 Texas McNab 需要特别注意的是,需要使用原始的连接新生成的...以上这篇Pandas实现一数据分隔就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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