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  • 分割成个包含两个元素列表的对于个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。>>> import pandas as pd>...

    分割成一个包含两个元素列表的列

    对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列)。

    >>> import pandas as pd

    >>> df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']})

    >>> df

    AB

    0 A1-B1

    1 A2-B2

    >>> df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-')

    >>> df

    AB AB_split

    0 A1-B1 [A1, B1]

    1 A2-B2 [A2, B2]

    分割成两列,每列包含列表的相应元素

    下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的列至分割成两列,每列包含列表的相应元素。

    >>> df['AB'].str[0]

    0 A

    1 A

    Name: AB, dtype: object

    >>> df['AB'].str[1]

    0 1

    1 2

    Name: AB, dtype: object

    因此可以得到

    >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[0]

    0 A1

    1 A2

    Name: AB, dtype: object

    >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[1]

    0 B1

    1 B2

    Name: AB, dtype: object

    可以通过如下代码将pandas的一列分成两列:

    >>> df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', 1).str

    >>> df

    AB AB_split A B

    0 A1-B1 [A1, B1] A1 B1

    1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2

    补充知识:pandas某一列中每一行拆分成多行的方法

    在处理数据过程中,常会遇到将一条数据拆分成多条,比如一个人的地址信息中,可能有多条地址,既有家庭地址也有工作地址,还有电话信息等等类似的情况,实际使用数据的时候又需要分开处理,这个时候就需要将这一条数据进行拆分成多条,以方便使用。

    在pandas中如何对DataFrame进行相关操作呢,经查阅相关资料,发现了一个简单的办法,

    info.drop(['city'], axis=1).join(info['city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('city'))

    看起来非常之长,分开来看,流程如下:

    将需要拆分的数据使用split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多列

    将拆分后的多列数据进行列转行操作(stack),合并成一列

    将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名

    将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接

    具体操作如下:

    预操作:生成需要使用的DataFrame

    # 用来生成DataFrame的工具

    from pydbgen import pydbgen

    myDB=pydbgen.pydb()

    # 生成一个DataFrame

    info = myDB.gen_dataframe(10,['name','phone','city','state'])

    结果如下:

    name

    phone-number

    city

    state

    0

    Hannah Richard

    810-859-7815

    Irwinville

    Louisiana

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Glen Ellen

    Minnesota

    2

    Caitlin Barron

    969-840-8580

    Dubois

    Oklahoma

    3

    Felicia Stephens

    154-858-1233

    Veedersburg

    Alaska

    4

    Shelly Dennis

    343-104-9365

    Mattapex

    Virginia

    5

    Nicholas Hill

    992-239-1954

    Moneta

    Minnesota

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Ten Broeck

    Colorado

    7

    Gail Johnston

    155-259-9514

    Wayan

    Virginia

    8

    John Gray

    409-892-4716

    Darlington

    Pennsylvania

    9

    Katherine Bautista

    185-861-1677

    McNab

    Texas

    假如现在我们要对city列进行进行拆分,按照空格拆分,转换成多行的数据,

    第一步:拆分,生成多列

    info_city = info['city'].str.split(' ', expand=True)

    结果如下:

    0

    1

    0

    Irwinville

    None

    1

    Glen

    Ellen

    2

    Dubois

    None

    3

    Veedersburg

    None

    4

    Mattapex

    None

    5

    Moneta

    None

    6

    Ten

    Broeck

    7

    Wayan

    None

    8

    Darlington

    None

    9

    McNab

    None

    可以看到已经将原始数据拆分成了2列,对于无法拆分的数据为None

    第二步:行转列

    info_city = info_city.stack()

    结果如下:

    0

    0

    Irwinville

    1

    0

    Glen

    1

    Ellen

    2

    0

    Dubois

    3

    0

    Veedersburg

    4

    0

    Mattapex

    5

    0

    Moneta

    6

    0

    Ten

    1

    Broeck

    7

    0

    Wayan

    8

    0

    Darlington

    9

    0

    McNab

    其中前面两列是索引,返回的是一个series,没有名字的series

    第三步:重置索引,并命名(并删除多于的索引)

    info_city = info_city.reset_index(level=1, drop=True)

    结果如下:

    0

    Irwinville

    1

    Glen

    1

    Ellen

    2

    Dubois

    3

    Veedersburg

    4

    Mattapex

    5

    Moneta

    6

    Ten

    6

    Broeck

    7

    Wayan

    8

    Darlington

    9

    McNab

    第四步:和原始数据合并

    info_new = info.drop(['city'], axis=1).join(info_city)

    结果如下:

    name

    phone-number

    state

    city

    0

    Hannah Richard

    810-859-7815

    Louisiana

    Irwinville

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Minnesota

    Glen

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Minnesota

    Ellen

    2

    Caitlin Barron

    969-840-8580

    Oklahoma

    Dubois

    3

    Felicia Stephens

    154-858-1233

    Alaska

    Veedersburg

    4

    Shelly Dennis

    343-104-9365

    Virginia

    Mattapex

    5

    Nicholas Hill

    992-239-1954

    Minnesota

    Moneta

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Colorado

    Ten

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Colorado

    Broeck

    7

    Gail Johnston

    155-259-9514

    Virginia

    Wayan

    8

    John Gray

    409-892-4716

    Pennsylvania

    Darlington

    9

    Katherine Bautista

    185-861-1677

    Texas

    McNab

    需要特别注意的是,需要使用原始的连接新生成的,因为新生成的是一个series没有join方法,也可以通过将生成的series通过to_frame方法转换成DataFrame,这样就没有什么差异了

    写了这么多,记住下面的就行了:

    info.drop([‘city'], axis=1).join(info[‘city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(‘city'))

    如果原数据中已经是list了,可以将info[‘city'].str.split(' ', expand=True)这部分替换成info[‘city'].apply(lambda x: pd.Series(x)),就可以达到相同的目的。

    以上这篇Pandas实现一列数据分隔为两列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

    展开全文
  • 主要介绍了Pandas实现一列数据分隔为两列,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 分割成一个包含两个元素列表的列对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。...可以通过如下代码将pandas的一列分成两列:?补充知识:pandas某一列...

    分割成一个包含两个元素列表的列

    对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列)。

    ?

    分割成两列,每列包含列表的相应元素

    下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的列至分割成两列,每列包含列表的相应元素。

    ?

    因此可以得到

    ?

    可以通过如下代码将pandas的一列分成两列:

    ?

    补充知识:pandas某一列中每一行拆分成多行的方法

    在处理数据过程中,常会遇到将一条数据拆分成多条,比如一个人的地址信息中,可能有多条地址,既有家庭地址也有工作地址,还有电话信息等等类似的情况,实际使用数据的时候又需要分开处理,这个时候就需要将这一条数据进行拆分成多条,以方便使用。

    在pandas中如何对DataFrame进行相关操作呢,经查阅相关资料,发现了一个简单的办法,

    info.drop(['city'], axis=1).join(info['city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('city'))

    看起来非常之长,分开来看,流程如下:

    将需要拆分的数据使用split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多列

    将拆分后的多列数据进行列转行操作(stack),合并成一列

    将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名

    将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接

    具体操作如下:

    预操作:生成需要使用的DataFrame

    ?

    结果如下:

    name

    phone-number

    city

    state

    0

    Hannah Richard

    810-859-7815

    Irwinville

    Louisiana

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Glen Ellen

    Minnesota

    2

    Caitlin Barron

    969-840-8580

    Dubois

    Oklahoma

    3

    Felicia Stephens

    154-858-1233

    Veedersburg

    Alaska

    4

    Shelly Dennis

    343-104-9365

    Mattapex

    Virginia

    5

    Nicholas Hill

    992-239-1954

    Moneta

    Minnesota

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Ten Broeck

    Colorado

    7

    Gail Johnston

    155-259-9514

    Wayan

    Virginia

    8

    John Gray

    409-892-4716

    Darlington

    Pennsylvania

    9

    Katherine Bautista

    185-861-1677

    McNab

    Texas

    假如现在我们要对city列进行进行拆分,按照空格拆分,转换成多行的数据,

    第一步:拆分,生成多列

    info_city = info['city'].str.split(' ', expand=True)

    结果如下:

    0

    1

    0

    Irwinville

    None

    1

    Glen

    Ellen

    2

    Dubois

    None

    3

    Veedersburg

    None

    4

    Mattapex

    None

    5

    Moneta

    None

    6

    Ten

    Broeck

    7

    Wayan

    None

    8

    Darlington

    None

    9

    McNab

    None

    可以看到已经将原始数据拆分成了2列,对于无法拆分的数据为None

    第二步:行转列

    info_city = info_city.stack()

    结果如下:

    0

    0

    Irwinville

    1

    0

    Glen

    1

    Ellen

    2

    0

    Dubois

    3

    0

    Veedersburg

    4

    0

    Mattapex

    5

    0

    Moneta

    6

    0

    Ten

    1

    Broeck

    7

    0

    Wayan

    8

    0

    Darlington

    9

    0

    McNab

    其中前面两列是索引,返回的是一个series,没有名字的series

    第三步:重置索引,并命名(并删除多于的索引)

    info_city = info_city.reset_index(level=1, drop=True)

    结果如下:

    0

    Irwinville

    1

    Glen

    1

    Ellen

    2

    Dubois

    3

    Veedersburg

    4

    Mattapex

    5

    Moneta

    6

    Ten

    6

    Broeck

    7

    Wayan

    8

    Darlington

    9

    McNab

    第四步:和原始数据合并

    info_new = info.drop(['city'], axis=1).join(info_city)

    结果如下:

    name

    phone-number

    state

    city

    0

    Hannah Richard

    810-859-7815

    Louisiana

    Irwinville

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Minnesota

    Glen

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Minnesota

    Ellen

    2

    Caitlin Barron

    969-840-8580

    Oklahoma

    Dubois

    3

    Felicia Stephens

    154-858-1233

    Alaska

    Veedersburg

    4

    Shelly Dennis

    343-104-9365

    Virginia

    Mattapex

    5

    Nicholas Hill

    992-239-1954

    Minnesota

    Moneta

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Colorado

    Ten

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Colorado

    Broeck

    7

    Gail Johnston

    155-259-9514

    Virginia

    Wayan

    8

    John Gray

    409-892-4716

    Pennsylvania

    Darlington

    9

    Katherine Bautista

    185-861-1677

    Texas

    McNab

    需要特别注意的是,需要使用原始的连接新生成的,因为新生成的是一个series没有join方法,也可以通过将生成的series通过to_frame方法转换成DataFrame,这样就没有什么差异了

    写了这么多,记住下面的就行了:

    info.drop([‘city'], axis=1).join(info[‘city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(‘city'))

    如果原数据中已经是list了,可以将info[‘city'].str.split(' ', expand=True)这部分替换成info[‘city'].apply(lambda x: pd.Series(x)),就可以达到相同的目的。

    以上这篇Pandas实现一列数据分隔为两列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

    原文链接:https://blog.csdn.net/Dennis_Shaw/article/details/96136723

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  • Pandas一列数据分隔为两列

    千次阅读 2019-07-16 15:01:38
    分割成个包含两个元素列表的 对于个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。 >>> import pandas ...

    分割成一个包含两个元素列表的列

    对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列)。

    >>> import pandas as pd
    >>> df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']})
    >>> df
    
          AB
    0  A1-B1
    1  A2-B2
    >>> df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-')
    >>> df
    
          AB  AB_split
    0  A1-B1  [A1, B1]
    1  A2-B2  [A2, B2]
    

    分割成两列,每列包含列表的相应元素

    下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的列至分割成两列每列包含列表的相应元素

    >>> df['AB'].str[0]
    
    0    A
    1    A
    Name: AB, dtype: object
    
    >>> df['AB'].str[1]
    
    0    1
    1    2
    Name: AB, dtype: object
    

    因此可以得到

    >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[0]
    
    0    A1
    1    A2
    Name: AB, dtype: object
    
    >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[1]
    
    0    B1
    1    B2
    Name: AB, dtype: object
    

    可以通过如下代码将pandas的一列分成两列:

    >>> df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', 1).str
    >>> df
    
          AB  AB_split   A   B
    0  A1-B1  [A1, B1]  A1  B1
    1  A2-B2  [A2, B2]  A2  B2
    
    展开全文
  • 分割成个包含两个元素列表的对于个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。>>> import pandas as pd>...

    分割成一个包含两个元素列表的列

    对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列)。

    >>> import pandas as pd

    >>> df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']})

    >>> df

    AB

    0 A1-B1

    1 A2-B2

    >>> df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-')

    >>> df

    AB AB_split

    0 A1-B1 [A1, B1]

    1 A2-B2 [A2, B2]

    分割成两列,每列包含列表的相应元素

    下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的列至分割成两列,每列包含列表的相应元素。

    >>> df['AB'].str[0]

    0 A

    1 A

    Name: AB, dtype: object

    >>> df['AB'].str[1]

    0 1

    1 2

    Name: AB, dtype: object

    因此可以得到

    >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[0]

    0 A1

    1 A2

    Name: AB, dtype: object

    >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[1]

    0 B1

    1 B2

    Name: AB, dtype: object

    可以通过如下代码将pandas的一列分成两列:

    >>> df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', 1).str

    >>> df

    AB AB_split A B

    0 A1-B1 [A1, B1] A1 B1

    1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2

    补充知识:pandas某一列中每一行拆分成多行的方法

    在处理数据过程中,常会遇到将一条数据拆分成多条,比如一个人的地址信息中,可能有多条地址,既有家庭地址也有工作地址,还有电话信息等等类似的情况,实际使用数据的时候又需要分开处理,这个时候就需要将这一条数据进行拆分成多条,以方便使用。

    在pandas中如何对DataFrame进行相关操作呢,经查阅相关资料,发现了一个简单的办法,

    info.drop(['city'], axis=1).join(info['city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('city'))

    看起来非常之长,分开来看,流程如下:

    将需要拆分的数据使用split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多列

    将拆分后的多列数据进行列转行操作(stack),合并成一列

    将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名

    将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接

    具体操作如下:

    预操作:生成需要使用的DataFrame

    # 用来生成DataFrame的工具

    from pydbgen import pydbgen

    myDB=pydbgen.pydb()

    # 生成一个DataFrame

    info = myDB.gen_dataframe(10,['name','phone','city','state'])

    结果如下:

    name

    phone-number

    city

    state

    0

    Hannah Richard

    810-859-7815

    Irwinville

    Louisiana

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Glen Ellen

    Minnesota

    2

    Caitlin Barron

    969-840-8580

    Dubois

    Oklahoma

    3

    Felicia Stephens

    154-858-1233

    Veedersburg

    Alaska

    4

    Shelly Dennis

    343-104-9365

    Mattapex

    Virginia

    5

    Nicholas Hill

    992-239-1954

    Moneta

    Minnesota

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Ten Broeck

    Colorado

    7

    Gail Johnston

    155-259-9514

    Wayan

    Virginia

    8

    John Gray

    409-892-4716

    Darlington

    Pennsylvania

    9

    Katherine Bautista

    185-861-1677

    McNab

    Texas

    假如现在我们要对city列进行进行拆分,按照空格拆分,转换成多行的数据,

    第一步:拆分,生成多列

    info_city = info['city'].str.split(' ', expand=True)

    结果如下:

    0

    1

    0

    Irwinville

    None

    1

    Glen

    Ellen

    2

    Dubois

    None

    3

    Veedersburg

    None

    4

    Mattapex

    None

    5

    Moneta

    None

    6

    Ten

    Broeck

    7

    Wayan

    None

    8

    Darlington

    None

    9

    McNab

    None

    可以看到已经将原始数据拆分成了2列,对于无法拆分的数据为None

    第二步:行转列

    info_city = info_city.stack()

    结果如下:

    0

    0

    Irwinville

    1

    0

    Glen

    1

    Ellen

    2

    0

    Dubois

    3

    0

    Veedersburg

    4

    0

    Mattapex

    5

    0

    Moneta

    6

    0

    Ten

    1

    Broeck

    7

    0

    Wayan

    8

    0

    Darlington

    9

    0

    McNab

    其中前面两列是索引,返回的是一个series,没有名字的series

    第三步:重置索引,并命名(并删除多于的索引)

    info_city = info_city.reset_index(level=1, drop=True)

    结果如下:

    0

    Irwinville

    1

    Glen

    1

    Ellen

    2

    Dubois

    3

    Veedersburg

    4

    Mattapex

    5

    Moneta

    6

    Ten

    6

    Broeck

    7

    Wayan

    8

    Darlington

    9

    McNab

    第四步:和原始数据合并

    info_new = info.drop(['city'], axis=1).join(info_city)

    结果如下:

    name

    phone-number

    state

    city

    0

    Hannah Richard

    810-859-7815

    Louisiana

    Irwinville

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Minnesota

    Glen

    1

    Ronald Berry

    591-564-0585

    Minnesota

    Ellen

    2

    Caitlin Barron

    969-840-8580

    Oklahoma

    Dubois

    3

    Felicia Stephens

    154-858-1233

    Alaska

    Veedersburg

    4

    Shelly Dennis

    343-104-9365

    Virginia

    Mattapex

    5

    Nicholas Hill

    992-239-1954

    Minnesota

    Moneta

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Colorado

    Ten

    6

    Steve Bradshaw

    164-081-7811

    Colorado

    Broeck

    7

    Gail Johnston

    155-259-9514

    Virginia

    Wayan

    8

    John Gray

    409-892-4716

    Pennsylvania

    Darlington

    9

    Katherine Bautista

    185-861-1677

    Texas

    McNab

    需要特别注意的是,需要使用原始的连接新生成的,因为新生成的是一个series没有join方法,也可以通过将生成的series通过to_frame方法转换成DataFrame,这样就没有什么差异了

    写了这么多,记住下面的就行了:

    info.drop([‘city'], axis=1).join(info[‘city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(‘city'))

    如果原数据中已经是list了,可以将info[‘city'].str.split(' ', expand=True)这部分替换成info[‘city'].apply(lambda x: pd.Series(x)),就可以达到相同的目的。

    以上这篇Pandas实现一列数据分隔为两列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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空空如也

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