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Pandas也能修改样式?快速给你的数据换个Style

前言 在之前的很多文章中我们都说过,Pandas与openpyxl有一个很大的区别就是openpyxl可以进行丰富的样式调整,但其实在Pandas中每一个DataFrame都有一个Style属性,我们可以通过修改该属性来给数据添加一些基本的样式...我们之前说过,DataFrame是有style属性的,所以在没有做任何修改的情况下,使用df.style应该和上图一样 ?...现在可以使用 df.style.applymap(color_negative_red).apply(highlight_max) 来混合修改样式或使用.\实现 ?...切片 当然我们也可以使用subset通过切片来完成对指定列进行样式修改,比如高亮部分列的最大值 df.style.apply(highlight_max, subset=['B', 'C', 'D']...以上就是对Pandas中如何修改样式的一个简单介绍,更多的操作可以在官方文档https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/style.html

1.8K20

利用xlsx-style实现前端导出excle表并修改样式

项目本来用的是xlsx实现的导出,但是这个插件只支持基本的数据导出,不支持样式的修改,所以这里又安装了xlsx-style和 file-saver的依赖 npm install xlsx --save.../cptable‘ in ‘xxx\node_modules_xlsx,稳定解决的方法是,在项目依赖包里修改下xlsx-style的源代码 node_modules\xlsx-style\dist\cpexcel.js...或者是vue.config.js中添加 configureWebpack: { externals:{ '....样式修改的对象是sheet对象。我这里因为要单独修改,所以进行了遍历。...这个地方,我也是卡了好久,总结经验主要是两点: 第一、一开始只安装了xlsx-style的依赖,没有安装file-saver,设置都没有生效 第二、修改样式的对象,这里设置要看清修改的对象数据形式。

3.3K60

Vivado综合属性:RAM_STYLE和ROM_STYLE

此外,也可以通过ram_style指导工具推断RAM的实现方式。...对于如下图所示的RAM,如果ram_style为distributed,则消耗267个LUT和16个FF;如果ram_style为Block,则消耗1个18Kb的Block RAM。 ? ?...相对于使用IP,手工编写HDL代码的好处在于便于移植,同时,由于可以使用ram_style,可以灵活地根据设计需求将RAM采用不同的资源实现。...类似地,rom_style则是引导综合工具将ROM采用不同的资源实现。其可选值有两个:block和distributed。这是因为UltraRAM不能用做ROM。...结论 -ram_style和rom_style都可将存储单元映射为BlockRAM或分布式RAM -手工编写HDL代码的优势在于结合ram_style/rom_style可灵活地将RAM或ROM根据设计需求映射为不同的资源

6.6K30
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