easyexcel横向合并

海量数据Excel报表利器——EasyExcel（一利用反射机制导出Excel）

EasyExcel 写入(导出) 互联网的精髓就是共享,可以共享技术.共享经验.共享情感.共享快乐~ 很多年前就有这个想法了,从事IT行业时间也不短了,应该把自己工作和业余所学习的东西记录并分享出来,和有缘人一起学习和交流. 如果您是那个有缘人,请上岛一叙!爪哇岛随时欢迎您! 今天,咱们一起来看看使用EasyExcel做Excel的导出(数据写入到Excel中)...... EasyExcel导出Excel在官网(EasyExcel官网-导出数据)上面已经有很多基础的例子,这些我再重复摘抄一遍就

R语言中数据框的横向合并与纵向合并

#横向合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("Jim","Tony","Lisa","Tom")score<-c(89,22,78,78)student1<-data.frame(ID,name)student2<-data.frame(ID,score)total_student<-merge(student1,student2,by="ID")total_s

table_横向合并_纵向合并

colspan是横向合并; rowspan是纵向合并; <caption></caption>表格标题(自动居中)

转 VS2010 RDLC 横向合并时“未正确设置 tablix“Tablix1”的 FixedData 属性”错误解决方法 .

最近在使用Rdlc做报表打印,有些报表的表头需要合并表头.Rdlc本身提供了横向合并的工具,但是在实际合并的时候,会出现“未正确设置 tablix“Tablix1”的 FixedData 属性.除非在第一行 TablixMember 上也设置了 FixedData,否则不允许在行 TablixMember 上设置它. ”的错误,这个问题是属性设置的问题,问题的解决方法如下: 1.打开报表文件,选择“列组”右上角的“高级模式”,如下图所示: 选择之后,如下图所示: 选中要合并的行,然后设置右边

datagridview 纵向横向合并单元格

datagridview 单元格合并:纵向以及横向合并参考了csdn上不知哪位的代码,具体哪位找不到连接了. 纵向合并: /// <summary> /// 纵向合并,即合并数据项的值 /// </summary> /// <param name="e"></param> private void DrawCellVer(DataGridViewCellPaintingEventArgs e) { if (e.CellStyle.Alig

Pandas 横向合并DataFrame数据

需要将两个DataFrame进行横向拼接: 对 A_DataFrame 拼接一列数据: 数据样例如下: 将右侧source_df中的 “$factor” 列拼接到左侧qlib_df中,但左侧数据是分钟级的数据,右侧是“day”级的数据. 需要将“day”级数据的 “$factor” 填充到对应一天内的分钟级里面: 首先将二者的日期作为索引: 然后对其进行合并(pd.concat()) source_df = pd.concat([source_df, qlib_df['$factor']], a

关于GridView的横向合并数据信息

此为asp.net 运行展示: 前端代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="WebForm4.aspx.cs" Inherits="Web.WebForm4" %> <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> &l

sql复杂的子查询，横向合并结果集

第一个查询的结果集 select * from( select c.msName,a.msId,c.msPrice, c.msPrice*COUNT(a.msId) as totalMoney,sum(a.msAmount) as totalCount from BillConsume a right join ( msTime order by msTime asc) b on a.msTime between b.startTime and b.endTime and a.msId!= le

两个SQL查询，横向合并为一个查询结果

第一条sql: select unit,count(*)as number from archives_management group by unit 第二条sql: select fine_units,count(*) as fine_number from fine group by fine_units 注:两条sql 分别查询结果如下图要求生成如下格式: unit number fine_num

GridView实现多表头合并[转]

1.这里先介绍单纯的GridView多表头合并,先上图: 可以看到,上图就是生成的多表头,具体的后台代码是在Row_Created事件中创建的.先看创建代码: protected void GridView1_RowCreated(object sender, GridViewRowEventArgs e) { switch (e.Row.RowType) { case DataControlRowType.Header: //总表头 TableCellCollection tcHeader =

使用SQL语句使数据从坚向排列转化成横向排列(排班表)

知识重点: 1.extract(day from schedule01::timestamp)=13 Extract 属于 SQL 的 DML(即数据库管理语言)函数,同样,InterBase 也支持 Extract,它主要用于从一个日期或时间型的字段内抽取年.月.日.时.分.秒数据,因此,它支持其关健字 YEAR.MONTH.DAY.HOUR.MINUTE.SECOND.WEEKDAY.YEARDAY. Extract 的使用语法为: EXTRACT(关健字 FROM 日期或时间型字段) 如

JS实现EasyUI ,Datagrid,合并单元格功能

为了实现datagrid的合并单元格效果,datagrid的数据加载方式肯定是要写在JS文件内部的. 一:在JS内部添加Datagrid数据加载方法如下: $("#id").datagrid({ //id时文档中datagrid的id url:url, //URL是获取数据的途径,可以是静态json文件,也可以是后台接口 queryParams:{ //queryParams是请求的参数,多用于条件查询,可有可无 stanNum : $(&quo

一句Python，一句R︱数据的合并、分组、排序、翻转

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式,化为矩阵,很多内容就有矩阵的属性,可以方便计算. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. 一.分组.groupby df.groupby(df.year // 10 *10).max() #=R= max(cut(df$year,10)) ---------------------

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

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~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

pandas合并数据集-【老鱼学pandas】

有两个数据集,我们想把他们的结果根据相同的列名或索引号之类的进行合并,有点类似SQL中的从两个表中选择出不同的记录并进行合并返回. 合并首先准备数据: import pandas as pd import numpy as np data0 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4))*0, columns=['a', 'b', 'c', 'd']) data1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4))*1, columns=['a', 'b', 'c',

python-Excel读取-合并单元格读取

python-Excel读取-合并单元格读取(后续会补充python-Excel写入的部分) 1. python读取Excel单元格代码包含读取Excel中数据,以及出现横向合并单元格,以及竖向合并单元格的内容.英文注释标注了函数的功能,后又补充了部分中文注释. 合并单元格的函数通用,可以直接复制拿走,传入的参数为Excel某sheet表中的数据. 两个列表合并为一个字典函数list_dic(list1,list2)也可以直接复制拿走,传入的参数为两个列表,list1准备作为key,list2

mysql合并表

有如下两张表 a +------+------+---------+ | uid | name | addtime | +------+------+---------+ | | | +------+------+---------+ b +------+-------+---------+ | uid | title | addtime | +------+-------+---------+ | | | +------+-------+---------+ join是将两个表横向合并,就是通

Pandas 合并 concat

pandas处理多组数据的时候往往会要用到数据的合并处理,使用 concat是一种基本的合并方式.而且concat中有很多参数可以调整,合并成你想要的数据形式. 1.axis(合并方向):axis=0是预设值,因此未设定任何参数时,函数默认axis=0. >>> import pandas as pd >>> import numpy as np #定义资料集 >>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, colum

python中合并数组的方法

一.数组纵向合并 1.使用np.vstack()函数 [code] #数组 a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = [[1,1,1],[2,2,2]] #纵向合并 c = np.vstack((a,b)) print("c="+str(c)) [result] c = array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]] 2.使用 np.r_[]函数 [code] #数组 a = [[1,2,3],[4,5,6]] b = [

NumPy学习(索引和切片，合并，分割，copy与deep copy)

NumPy学习(索引和切片,合并,分割,copy与deep copy) 目录索引和切片合并分割 copy与deep copy 索引和切片通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值一维数组程序示例 import numpy as np #索引与切片 array=np.arange(3,15) print(array) print(array[3])#数组下标为3的元素 print('\n') print(array[1:3])#取从下标1到下标3,不包括下标3 print(array[

Numpy合并矩阵

横向合并:hstack 纵向合并:vstack

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