.tableView的刷新 > 数据刷新的总体步骤 * 修改模型数据 * 刷新表格(刷新界面) > 刷新表格(刷新界面)的方法 * 全局刷新(每一行都会重新刷新) - (void)reloadData; * 局部刷新(使用前提: 刷新前后, 模型数据的个数不变) - (void)reloadRows:(NSArray *)indexPaths withRowAnimation:(UITableViewRowAnimation)animation; * 局部删除(使用前提: 模型数据减少的个数…

删除文件第一行: sed '1d' filename 删除文件最后一列: awk '{print $NF}' filename awk删除重复行的命令:awk '{if (!seen[$0]++) {print $0;}}' filename 比较文件的两种方法: 1)comm -3 --nocheck-order file1 file2 2) grep -v -f file1 file2 :输出file2中有file1中没有的行 当然还有diff file1 file2 贴一段昨天写的shel…

用 python 处理一个文本时,想要删除其中中某一行,常规的思路是先把文件读入内存,在内存中修改后再写入源文件. 但如果要处理一个很大的文本,比如GB级别的文本时,这种方法不仅需要占用很大内存,而且一次性读入内存时耗费时间,还有可能导致内存溢出. 所以,需要用另外一个思路去处理. 我们可以使用 open() 方法把需要修改的文件打开为两个文件,然后逐行读入内存,找到需要删除的行时,用后面的行逐一覆盖.实现方式见以下代码. with open('file.txt', 'r') as old_fi…

最近在开发WPF程序时遇到一个问题,在gridview中希望实现在每一行最后添加一个删除的按钮,但是发现点击每行的button时只会触发button的点击事件,并没有选中这一行,此时调用list.SelectedItem时无法得到对应的绑定数据. UI.xaml<ListView x:Name="list" Height="494" Width="1121" FontSize="16" ><ListView.…

方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 输入:df.drop('num',axix=1,inpl…

1.创建带有缺失值的数据库:   import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据 df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失 df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 输出df…

开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1.删除具体列 2.删除具体行 3.删除包含某些数值的行或者列 4.删除包含某些字符.文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作. 数据准备 模拟了一份股票交割的记录. In [1]: import pandas as pd In [2]: data = { ...: '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'], ...: '摘要…

Outline 处理数据时,遇到文件中包含一些不需要的数据(行),需要把这些不符合要求的行给删除掉. 例如:该数据中应该都是2000年的数据,但是包含了一些2001年的数据,所以需要把2001年的数据给删除掉. 筛选出指定行 找到所有包含2000年的数据: source_df[(source_df['date'].map(lambda d: d.split('/')[0])).isin([‘2000’])] # source_df 为读取的csv文件对象 根据pandas中取反操作:”~“, 取…

整理了网络上的一些方法,一般有两种方法:第一种:是先把文件读入内存,在内存中修改后再写入源文件. 例子:将内容包含“123”的所有行删去: with open('C:/Users/lai/Desktop/1.txt','r') as r: lines=r.readlines()with open('C:/Users/lai/Desktop/1.txt','w') as w: for l in lines: if '123' not in l: w.write(l) 第二种:我们可以使用 open…

我们经常会将数据源放在DataTable里面,但是有时候也需要移除不想要的行,下面的代码告诉你们 DataTable dts:                DataRow[] foundRow;                foundRow = dts.Select("ID=99", "");                foreach (DataRow row in foundRow)                {                   …