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先说需求,本地已缓存数据源,用户输入拼音码或编号,筛选数据作为新的数据源,然后通过键盘选择. 再说问题,easyui combogrid控件,在mode为local,也就是将数据源缓存在本地的情况下,一般情况下,是通过 filter:function(q,row){ var opts=$(this).options; return row[opts.textField].indexOf(q)>-1; } 官网api也有介绍,但是在实际项目中有两个问题: 数据量较大,每次筛选很慢. 不知道是不是数…
选择列 根据列名来选择某列的数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6) data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"]) print(&quo…
loc,iloc,ix三者间的区别和联系 loc .loc is primarily label based, but may also be used with a boolean array. 就是说,loc方法主要是用label来选择数据的.1 A single label, e.g. 5 or 'a', (note that 5 is interpreted as a label of the index. This use is not an integer position alon…
Python+selenium之获取文本值和下拉框选择数据 一.结合实例进行描述 1. 实例如下所示: #新增标签操作 def func_labels(self): self.driver.find_element_by_xpath("//*[@class='menu-text'][text()='业务管理']").click() time.sleep(1) self.driver.find_element_by_xpath("//*[@class='menu-text'][…
Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学习笔记(五)合并 concat Pandas学习笔记(六)合并 merge Pandas学习笔记(七)plot画图 原文:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-2-pd-indexing/ 有删改 下面例子是以 6X…
之前写的[vue + element-ui Table的数据多选,多页选择数据回显,分页记录保存选中的数据]这篇博客.功能虽然实现了相对应的功能.但是用起来很不爽.所以进行了优化. 备注:最近可能没时间去写,忙着项目的事.等有时间去慢慢整理一下吧.然后再分析给大家.…
数据框和序列结构中都有轴标签,轴标签的信息存储在Index对象中,轴标签的最重要的作用是: 唯一标识数据,用于定位数据 用于数据对齐 获取和设置数据集的子集. 本文重点关注如何对序列(Series)和数据框(DataFrame)进行切片(slice),切块(dice).如何获取和设置子集. 下表列出数据框最基本的操作及其语法: 一,最基本的选择操作 最基本的选择都是使用中括号[]来实现,但是只能实现单个维度的选择.序列(Series)最基本的选择是使用行标签来选择一个标量值,数据框(DataFr…
$scope.$watch('监听的变量的名称',func) 在angularJs之所以能够实现绑定,是因为angularJS框架在背后为每一个模型数据添加了一个监听,与$watch其实是一个道理. 结果: 代码: <html ng-app="myModule"> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <script src="js/angular.js…
首先放官方文档地址:https://docs.angularjs.org/guide/directive 就我对directive的粗浅理解,它一般用于独立Dom元素的封装,应用场合为控件重用和逻辑模块分离.后者我暂时没接触,但数据交互部分却是一样的.所以举几个前者的例子,以备以后忘记. directive本身的作用域$scope可以选择是否封闭,不封闭则和其controller共用一个作用域$scope.例子如下: <body ng-app="myApp" ng-control…
1.简单筛选 >>> dates = pd.date_range(', periods=6) >>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) >>> print(df) A B C D 2013-01-01 0 1 2 3 2013-01-02 4 5 6 7 2013-01-03 8 9 10 11 2013-01-0…