colspan layui 数据合并

layui数据表格固定头部和第一列、colspan合并列

刚看到原型图的时候,纳尼?不是跟我开玩笑吧,小女子资历尚浅,还真没做过像这样的功能,然后就是各种找度娘,可是都没有找到合适的,很多都是行合并,真的是头疼呀!再纠结是用VUE实现还是用layui实现好,在最后挣扎下,还是选择了用layui.最后加上从各大神的demo中得到的灵感.在这里记录一下,希望可以帮助到有需要的人啦~ 移动端展示效果如下: <script> layui.use('table', function(){ var table = layui.table; //第一个实例 tab

Saiku Table展示数据合并bug修复（二十五）

Saiku Table展示数据合并bug修复 Saiku以table的形式展示数据,如果点击了非空的字段按钮,则会自动进行数据合并,为空的数据行以及数据列都会自动隐藏掉. 首先我们应该定位问题: 1.查看接口返回值,会发现接口返回都正常,数值没有任何问题,所以我们能清楚的知道与后台没有关系. 2.从页面上定位问题,会发现是table渲染问题 : /saiku-ui/js/saiku/render/SaikuTableRenderer.js (如果是编译好的saiku,请找到 saiku-s

使用Notepad++将多行数据合并成一行

1.按Ctrl+F,弹出“替换”的窗口: 2.选择“替换”菜单: 3.“查找目标”内容输入为:\r\n: 4.“替换为”内容为空: 5.“查找模式”选择为正则表达式: 6.设置好之后,点击“全部替换”,即可将多行数据合并成一行.

R语言数据合并使用merge数据追加使用rbind和cbind

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

python 数据清洗之数据合并、转换、过滤、排序

前面我们用pandas做了一些基本的操作,接下来进一步了解数据的操作, 数据清洗一直是数据分析中极为重要的一个环节. 数据合并在pandas中可以通过merge对数据进行合并操作. import numpy as np import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({'level':['a','b','c','d'], 'numeber':[1,3,5,7]}) data2=pd.DataFrame({'level':['a','b','c','e'], '

angular2^ typescript 将文件和Json数据合并发送到服务器（2.服务端）

nodejs 中使用框架 express web框架 multer 文件接受直接贴代码了,我就不解释了 "use strict"; exports.__esModule = true; var express = require("express"); var bodyParser = require("body-parser"); var multer = require('multer'); var morgan = require(&qu

angular2^ typescript 将文件和Json数据合并发送到服务器（1.客户端处理）

首先介绍下框架基本流程 (web > webservice [前端架构] ) > (nodejs [ 数据中转站 ]) >(api [后台接口]) --web (html angular 框架) --webservice(angular 中编写的service文件 ,在此处原本可以使用 [ng2-file-upload]插件文件+参数合并提交,但是在我的项目中请求需要统一提交,所以在此处使用第三方插件不太适用所以自己编写了XMLHttpRequest 进行 form

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录数据分组与分组运算离散化处理数据合并数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表数据分组--〉归纳程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

Sql server中如何将表A和表B的数据合并（乘积方式）

sql server中如何将表A 和表B的数据合并成乘积方式,也就是说表A有2条数据,表B有3条数据,乘积后有6条数据, 这就要用到sql中的笛卡尔积方式了 1.什么是笛卡尔积笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join).所有连接方式都会先生成临时笛卡尔积表,笛卡尔积是关系代数里的一个概念, 表示两个表中的每一行数据任意组合.如果分步骤理解的话,内连接可以看做先对两个表进行了交叉连接后,再通过加上限制条件(SQL中通过关键字on) 剔除不符合条件的行的子集,得到的结果就是内

pandas：根据行间差值进行数据合并

1. 问题描述在处理用户上网数据时,用户的上网行为数据之间存在时间间隔,按照实际情况,若时间间隔小于阈值(next_access_time_app),则可把这几条上网行为合并为一条行为数据:若时间间隔大于阈值(next_access_time_app),则可把这几条上网行为分别认为是独立无关的行为数据. 具体可结合下图理解: 因此需求是有二:一是根据阈值(next_access_time_app)决定是否需要对数据进行合并:二是对数据合并时字段值的处理.其中第二点较为简单,不做表述,重点关注第

MySQL函数GROUP_CONCAT() 实现多条数据合并

group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列显示出来,group by指定的列进行分组. 例如: -- 根据物流订单id查询所有物流订单,车源订单,车辆信息(多条数据合并为一条数据,英文逗号隔开) SELECT a.id AS logisOrderId, a.logistics_order_code AS logisOrderCode, a.logis_order_sum_fee AS l

LayUI——数据表格使用

Layui数据表格的实际项目使用 Layui的数据表格可谓是在后台管理的页面中经常用到的工具了最近做项目就用到了,项目的要求是用数据表格显示出后台文章的列表并且每一行的文章都有对应的修改删除操作按钮看完官网的介绍后就开始比着做了这是前台的html的主要代码: 我们需要一个用来存放数据表格的div容器 <body> <div id="page_info"> </div> </body> 这是js代码: 我们在这里介绍的是方法渲染数据表

teradata 字符串数据合并在concat（）函数无法使用的情况下

在teradata sql中不存在concat()函数或者stuff()函数,在此情况下,如何实现多条字符串数据合并成一行? 在查找不同方法过程中,在stackflow中找到最简便的方法,使用xml_agg()函数 https://stackoverflow.com/questions/45306260/concatenate-strings-from-multiple-records-in-teradata-sql 本文问题数据如下图所示: 目标结果: sql: select item_si

python 数据合并

1. 数据合并前言一.横向合并 1. 基本合并语句 2. 键值名不一样的合并 3. “两个数据列名字重复了”的合并二.纵向堆叠统计师的Python日记[第6天:数据合并] 前言根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗.规整.合并等功能 → 掌握类似与SQL的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模.假设检验等分析技能 → 能用Python打印出100元钱 → 能用Python帮我洗衣服.做饭 → 能用Python给我生小猴子...

PANDAS 数据合并与重塑（join/merge篇）

pandas中也常常用到的join 和merge方法 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效. 和SQL语句的对比可以看这里 merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名. left_on:左表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays. right_on:右表对齐的列,可以是列名

Expression构建DataTable to Entity 映射委托 sqlserver 数据库里面金额类型为什么不建议用float，实例告诉你为什么不能。 sql server 多行数据合并成一列 C# 字符串大写转小写，小写转大写，数字保留，其他除外从0开始用U盘制作启动盘装Windows10系统(联想R720笔记本)并永久激活方法纯CSS打造淘宝导航菜单栏 C# Winform

Expression构建DataTable to Entity 映射委托 1 namespace Echofool.Utility.Common { 2 using System; 3 using System.Collections.Generic; 4 using System.Data; 5 using System.Linq.Expressions; 6 using System.Reflection; 7 using System.Reflection.Emit; 8 9 publ