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  • 变形

    2020-04-28 23:04:36
    压缩与展开 (1)stack:这是最基础的变形函数,总共只有两个参数:level和dropna df_s = pd.pivot_table(df,index=['Class','ID'],columns='Gender',values=['Height','Weight']) df_s.groupby('Class').head(2) df...
    import numpy as np
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('data/table.csv')
    df.head()
    

    一、透视表

    1. pivot
      一般状态下,数据在DataFrame会以压缩(stacked)状态存放,例如上面的Gender,两个类别被叠在一列中,pivot函数可将某一列作为新的cols:
    df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height').head()
    

    然而pivot函数具有很强的局限性,除了功能上较少之外,还不允许values中出现重复的行列索引对(pair),例如下面的语句就会报错:

    #df.pivot(index='School',columns='Gender',values='Height').head()
    

    因此,更多的时候会选择使用强大的pivot_table函数
    2. pivot_table
    首先,再现上面的操作

    pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height').head()
    

    由于功能更多,速度上自然是比不上原来的pivot函数:

    %timeit df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height')
    %timeit pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height')
    

    Pandas中提供了各种选项,下面介绍常用参数:
    ① aggfunc:对组内进行聚合统计,可传入各类函数,默认为’mean’

    pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum']).head()
    

    ② margins:汇总边际状态

    pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum'],margins=True).head()
    #margins_name可以设置名字,默认为'All'
    

    ③ 行、列、值都可以为多级

    pd.pivot_table(df,index=['School','Class'],
                   columns=['Gender','Address'],
                   values=['Height','Weight'])
    
    1. crosstab(交叉表)交叉表是一种特殊的透视表,典型的用途如分组统计,如现在想要统计关于街道和性别分组的频数:
      pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'])
      交叉表的功能也很强大(但目前还不支持多级分组),下面说明一些重要参数:
      ① values和aggfunc:分组对某些数据进行聚合操作,这两个参数必须成对出现
    pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],
                values=np.random.randint(1,20,df.shape[0]),aggfunc='min')
    #默认参数等于如下方法:
    #pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],values=1,aggfunc='count')
    

    ② 除了边际参数margins外,还引入了normalize参数,可选’all’,‘index’,'columns’参数值

    pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],normalize='all',margins=True)
    

    二、其他变形方法

    1. meltmelt
      函数可以认为是pivot函数的逆操作,将unstacked状态的数据,压缩成stacked,使“宽”的DataFrame变“窄”
    df_m = df[['ID','Gender','Math']]
    df_m.head()
    
    df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math').head()
    

    melt函数中的id_vars表示需要保留的列,value_vars表示需要stack的一组列

    pivoted = df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math')
    result = pivoted.reset_index().melt(id_vars=['ID'],value_vars=['F','M'],value_name='Math')\
                         .dropna().set_index('ID').sort_index()
    #检验是否与展开前的df相同,可以分别将这些链式方法的中间步骤展开,看看是什么结果
    result.equals(df_m.set_index('ID'))
    
    1. 压缩与展开
      (1)stack:这是最基础的变形函数,总共只有两个参数:level和dropna
    df_s = pd.pivot_table(df,index=['Class','ID'],columns='Gender',values=['Height','Weight'])
    df_s.groupby('Class').head(2)
    
    df_stacked = df_s.stack()
    df_stacked.groupby('Class').head(2)
    

    stack函数可以看做将横向的索引放到纵向,因此功能类似与melt,参数level可指定变化的列索引是哪一层(或哪几层,需要列表)

    df_stacked = df_s.stack(0)
    df_stacked.groupby('Class').head(2)
    

    (2) unstack:stack的逆函数,功能上类似于pivot_table

    df_stacked.head()
    
    result = df_stacked.unstack().swaplevel(1,0,axis=1).sort_index(axis=1)
    result.equals(df_s)
    #同样在unstack中可以指定level参数
    

    三、哑变量与因子化

    1. Dummy Variable(哑变量)这里主要介绍get_dummies函数,其功能主要是进行one-hot编码:
    df_d = df[['Class','Gender','Weight']]
    df_d.head()
    

    现在希望将上面的表格前两列转化为哑变量,并加入第三列Weight数值:

    pd.get_dummies(df_d[['Class','Gender']]).join(df_d['Weight']).head()
    #可选prefix参数添加前缀,prefix_sep添加分隔符
    
    1. factorize方法该方法主要用于自然数编码,并且缺失值会被记做-1,其中sort参数表示是否排序后赋值
    codes, uniques = pd.factorize(['b', None, 'a', 'c', 'b'], sort=True)
    display(codes)
    display(uniques)
    
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  • Pandas 变形

    2020-04-28 23:17:53
    Pandas 变形 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() School Class ID Gender Address Height Weight ...

    Pandas 变形

    import numpy as np
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('data/table.csv')
    df.head()
    
    School Class ID Gender Address Height Weight Math Physics
    0 S_1 C_1 1101 M street_1 173 63 34.0 A+
    1 S_1 C_1 1102 F street_2 192 73 32.5 B+
    2 S_1 C_1 1103 M street_2 186 82 87.2 B+
    3 S_1 C_1 1104 F street_2 167 81 80.4 B-
    4 S_1 C_1 1105 F street_4 159 64 84.8 B+

    一、透视表

    1. pivot

    一般状态下,数据在DataFrame会以压缩(stacked)状态存放,例如上面的Gender,两个类别被叠在一列中,pivot函数可将某一列作为新的cols:

    df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height').head()
    
    Gender F M
    ID
    1101 NaN 173.0
    1102 192.0 NaN
    1103 NaN 186.0
    1104 167.0 NaN
    1105 159.0 NaN

    然而pivot函数具有很强的局限性,除了功能上较少之外,还不允许values中出现重复的行列索引对(pair),例如下面的语句就会报错:

    #df.pivot(index='School',columns='Gender',values='Height').head()
    

    因此,更多的时候会选择使用强大的pivot_table函数

    2. pivot_table

    首先,再现上面的操作:

    pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height').head()
    
    Gender F M
    ID
    1101 NaN 173.0
    1102 192.0 NaN
    1103 NaN 186.0
    1104 167.0 NaN
    1105 159.0 NaN

    由于功能更多,速度上自然是比不上原来的pivot函数:

    %timeit df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height')
    %timeit pd.pivot_table(df,index='ID',columns='Gender',values='Height')
    
    2.28 ms ± 74.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
    9.77 ms ± 498 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
    

    Pandas中提供了各种选项,下面介绍常用参数:

    ① aggfunc:对组内进行聚合统计,可传入各类函数,默认为’mean’

    pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum']).head()
    
    mean sum
    Gender F M F M
    School
    S_1 173.125000 178.714286 1385 1251
    S_2 173.727273 172.000000 1911 1548

    ② margins:汇总边际状态

    pd.pivot_table(df,index='School',columns='Gender',values='Height',aggfunc=['mean','sum'],margins=True).head()
    #margins_name可以设置名字,默认为'All'
    
    mean sum
    Gender F M All F M All
    School
    S_1 173.125000 178.714286 175.733333 1385 1251 2636
    S_2 173.727273 172.000000 172.950000 1911 1548 3459
    All 173.473684 174.937500 174.142857 3296 2799 6095

    ③ 行、列、值都可以为多级

    pd.pivot_table(df,index=['School','Class'],
                   columns=['Gender','Address'],
                   values=['Height','Weight'])
    
    Height ... Weight
    Gender F M ... F M
    Address street_1 street_2 street_4 street_5 street_6 street_7 street_1 street_2 street_4 street_5 ... street_4 street_5 street_6 street_7 street_1 street_2 street_4 street_5 street_6 street_7
    School Class
    S_1 C_1 NaN 179.5 159.0 NaN NaN NaN 173.0 186.0 NaN NaN ... 64.0 NaN NaN NaN 63.0 82.0 NaN NaN NaN NaN
    C_2 NaN NaN 176.0 162.0 167.0 NaN NaN NaN NaN 188.0 ... 94.0 63.0 63.0 NaN NaN NaN NaN 68.0 53.0 NaN
    C_3 175.0 NaN NaN 187.0 NaN NaN NaN 195.0 161.0 NaN ... NaN 69.0 NaN NaN NaN 70.0 68.0 NaN NaN 82.0
    S_2 C_1 NaN NaN NaN 159.0 161.0 NaN NaN NaN 163.5 NaN ... NaN 97.0 61.0 NaN NaN NaN 71.0 NaN NaN 84.0
    C_2 NaN NaN NaN NaN NaN 188.5 175.0 NaN 155.0 193.0 ... NaN NaN NaN 76.5 74.0 NaN 91.0 100.0 NaN NaN
    C_3 NaN NaN 157.0 NaN 164.0 190.0 NaN NaN 187.0 171.0 ... 78.0 NaN 81.0 99.0 NaN NaN 73.0 88.0 NaN NaN
    C_4 NaN 176.0 NaN NaN 175.5 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 57.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 82.0

    7 rows × 24 columns

    3. crosstab(交叉表)

    交叉表是一种特殊的透视表,典型的用途如分组统计,如现在想要统计关于街道和性别分组的频数:

    pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'])
    
    Gender F M
    Address
    street_1 1 2
    street_2 4 2
    street_4 3 5
    street_5 3 3
    street_6 5 1
    street_7 3 3

    交叉表的功能也很强大(但目前还不支持多级分组),下面说明一些重要参数:

    ① values和aggfunc:分组对某些数据进行聚合操作,这两个参数必须成对出现

    pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],
                values=np.random.randint(1,20,df.shape[0]),aggfunc='min')
    #默认参数等于如下方法:
    #pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],values=1,aggfunc='count')
    
    Gender F M
    Address
    street_1 6 4
    street_2 10 5
    street_4 6 2
    street_5 10 8
    street_6 9 4
    street_7 8 4

    ② 除了边际参数margins外,还引入了normalize参数,可选’all’,‘index’,'columns’参数值

    pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],normalize='all',margins=True)
    
    Gender F M All
    Address
    street_1 0.028571 0.057143 0.085714
    street_2 0.114286 0.057143 0.171429
    street_4 0.085714 0.142857 0.228571
    street_5 0.085714 0.085714 0.171429
    street_6 0.142857 0.028571 0.171429
    street_7 0.085714 0.085714 0.171429
    All 0.542857 0.457143 1.000000

    二、其他变形方法

    1. melt

    melt函数可以认为是pivot函数的逆操作,将unstacked状态的数据,压缩成stacked,使“宽”的DataFrame变“窄”

    df_m = df[['ID','Gender','Math']]
    df_m.head()
    
    ID Gender Math
    0 1101 M 34.0
    1 1102 F 32.5
    2 1103 M 87.2
    3 1104 F 80.4
    4 1105 F 84.8
    df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math').head()
    
    Gender F M
    ID
    1101 NaN 34.0
    1102 32.5 NaN
    1103 NaN 87.2
    1104 80.4 NaN
    1105 84.8 NaN

    melt函数中的id_vars表示需要保留的列,value_vars表示需要stack的一组列

    pivoted = df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Math')
    result = pivoted.reset_index().melt(id_vars=['ID'],value_vars=['F','M'],value_name='Math')\
                         .dropna().set_index('ID').sort_index()
    #检验是否与展开前的df相同,可以分别将这些链式方法的中间步骤展开,看看是什么结果
    result.equals(df_m.set_index('ID'))
    
    True
    

    2. 压缩与展开

    (1)stack:这是最基础的变形函数,总共只有两个参数:level和dropna

    df_s = pd.pivot_table(df,index=['Class','ID'],columns='Gender',values=['Height','Weight'])
    df_s.groupby('Class').head(2)
    
    Height Weight
    Gender F M F M
    Class ID
    C_1 1101 NaN 173.0 NaN 63.0
    1102 192.0 NaN 73.0 NaN
    C_2 1201 NaN 188.0 NaN 68.0
    1202 176.0 NaN 94.0 NaN
    C_3 1301 NaN 161.0 NaN 68.0
    1302 175.0 NaN 57.0 NaN
    C_4 2401 192.0 NaN 62.0 NaN
    2402 NaN 166.0 NaN 82.0
    df_stacked = df_s.stack()
    df_stacked.groupby('Class').head(2)
    
    Height Weight
    Class ID Gender
    C_1 1101 M 173.0 63.0
    1102 F 192.0 73.0
    C_2 1201 M 188.0 68.0
    1202 F 176.0 94.0
    C_3 1301 M 161.0 68.0
    1302 F 175.0 57.0
    C_4 2401 F 192.0 62.0
    2402 M 166.0 82.0

    stack函数可以看做将横向的索引放到纵向,因此功能类似与melt,参数level可指定变化的列索引是哪一层(或哪几层,需要列表)

    df_stacked = df_s.stack(0)
    df_stacked.groupby('Class').head(2)
    
    Gender F M
    Class ID
    C_1 1101 Height NaN 173.0
    Weight NaN 63.0
    C_2 1201 Height NaN 188.0
    Weight NaN 68.0
    C_3 1301 Height NaN 161.0
    Weight NaN 68.0
    C_4 2401 Height 192.0 NaN
    Weight 62.0 NaN

    (2) unstack:stack的逆函数,功能上类似于pivot_table

    df_stacked.head()
    
    Gender F M
    Class ID
    C_1 1101 Height NaN 173.0
    Weight NaN 63.0
    1102 Height 192.0 NaN
    Weight 73.0 NaN
    1103 Height NaN 186.0
    result = df_stacked.unstack().swaplevel(1,0,axis=1).sort_index(axis=1)
    result.equals(df_s)
    #同样在unstack中可以指定level参数
    
    True
    

    三、哑变量与因子化

    1. Dummy Variable(哑变量)

    这里主要介绍get_dummies函数,其功能主要是进行one-hot编码:

    df_d = df[['Class','Gender','Weight']]
    df_d.head()
    
    Class Gender Weight
    0 C_1 M 63
    1 C_1 F 73
    2 C_1 M 82
    3 C_1 F 81
    4 C_1 F 64

    现在希望将上面的表格前两列转化为哑变量,并加入第三列Weight数值:

    pd.get_dummies(df_d[['Class','Gender']]).join(df_d['Weight']).head()
    #可选prefix参数添加前缀,prefix_sep添加分隔符
    
    Class_C_1 Class_C_2 Class_C_3 Class_C_4 Gender_F Gender_M Weight
    0 1 0 0 0 0 1 63
    1 1 0 0 0 1 0 73
    2 1 0 0 0 0 1 82
    3 1 0 0 0 1 0 81
    4 1 0 0 0 1 0 64

    2. factorize方法

    该方法主要用于自然数编码,并且缺失值会被记做-1,其中sort参数表示是否排序后赋值

    codes, uniques = pd.factorize(['b', None, 'a', 'c', 'b'], sort=True)
    display(codes)
    display(uniques)
    
    array([ 1, -1,  0,  2,  1])
    
    
    
    array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
    
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  • 今天主要说的是对Layout_weight属性的完全解析,以及利用Layout_weight这个属性使用ListView来实现表格的效果,我们都知道Android里面专门有一个TableLayout来实现表格的,说实话,我平常开发中用TableLayout还是...

    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/13630837

    今天主要说的是对Layout_weight属性的完全解析,以及利用Layout_weight这个属性使用ListView来实现表格的效果,我们都知道Android里面专门有一个TableLayout来实现表格的,说实话,我平常开发中用TableLayout还是比较少的,几乎没有用到,我们完全可以用LinearLayout和RelativeLayout来代替TableLayout的使用,自己开发中主要使用LinearLayout,RelativeLayout这两种布局,不过刚开始我还是偏爱于RelativeLayout,因为在RelativeLayout里面我们可以直接拖拽控件来布局,比较方便,现在对这两种布局偏爱各半吧,LinearLayout里面有一个属性android:layout_weight比较重要,我们在开发中常常使用它来调节界面效果,也行很多人还不了解这个属性的使用,不过没关系,我首先先带大家理解android:layout_weight属性然后在利用它来实现一个表格效果

    android:layout_weight是指LinearLayout先给里面的控件分配完大小之后剩余空间的权重,也许你暂时还是摸不到头脑,不过没有关系,下面我通过例子来解释layout_weight到底是什么意思,先看下面的布局文件,一个LinearLayout,里面3个文本框

    [html] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    2.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"  
    3.     android:layout_width="match_parent"  
    4.     android:layout_height="match_parent"  
    5.     android:orientation="horizontal" >  
    6.   
    7.     <TextView  
    8.         android:layout_width="wrap_content"  
    9.         android:layout_height="wrap_content"  
    10.         android:background="#0045f5"  
    11.         android:gravity="center"  
    12.         android:text="1" />  
    13.   
    14.     <TextView  
    15.         android:layout_width="wrap_content"  
    16.         android:layout_height="wrap_content"  
    17.         android:background="#00ff47"  
    18.         android:gravity="center"  
    19.         android:text="2"   
    20.         android:layout_weight="1"/>  
    21.   
    22.     <TextView  
    23.         android:layout_width="wrap_content"  
    24.         android:layout_height="wrap_content"  
    25.         android:background="#ff5600"  
    26.         android:gravity="center"  
    27.         android:layout_weight="1"  
    28.         android:text="3" />  
    29.   
    30. </LinearLayout>  


    为什么效果是这个样子呢,首先3个文本框的宽度都是“wrap_content”,根据视图内部内容自动扩展,LinearLayout就先给3个TextView分配空间适当的空间大小,假设为每个TextView分配10dip的宽度,屏幕的宽度为480dip, 那么LinearLayout的剩余空间就是 480 - 3*10 = 450dip,由于第一个TextView没有设置layout_weight,所以它的宽度就是10dip,而后面两个TextView设置layout_weight都是1,所以后面两个TextView就平均分配LinearLayout的剩余空间,即为 450 / 2  = 225dip,所以后面两个TextView的宽度为10 + 225 = 235dip


    如果我们实际开发中,你设置里面控件的宽度为”wrap_content“,然后想让里面的控件按比例占用大小,那么你就大错特错了,为什么呢?我们看看下面的代码

    [html] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    2.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"  
    3.     android:layout_width="match_parent"  
    4.     android:layout_height="match_parent"  
    5.     android:orientation="horizontal" >  
    6.   
    7.     <TextView  
    8.         android:layout_width="wrap_content"  
    9.         android:layout_height="wrap_content"  
    10.         android:background="#0045f5"  
    11.         android:gravity="center"  
    12.         android:text="1" />  
    13.   
    14.     <TextView  
    15.         android:layout_width="wrap_content"  
    16.         android:layout_height="wrap_content"  
    17.         android:background="#00ff47"  
    18.         android:gravity="center"  
    19.         android:text="2222222222222222222"   
    20.         android:layout_weight="1"/>  
    21.   
    22.     <TextView  
    23.         android:layout_width="wrap_content"  
    24.         android:layout_height="wrap_content"  
    25.         android:background="#ff5600"  
    26.         android:gravity="center"  
    27.         android:layout_weight="1"  
    28.         android:text="3" />  
    29. </LinearLayout>  

    你本来想让后面两个TextView平均分配剩余控件,可是下面的效果却并不是你想要的,如下图



    其实因为3个TextView的宽度都是”wrap_content“,LinearLayout会先按照TextView里面的内容分配好大小,由于第2个TextView内容很多,所以LinearLayout为其分配更多的空间,使得剩余空间变小了,原理和上面的一样,那么我们在实际开发中要怎么设置按比例分配呢。知道原理其实就很简单,比如我们想要3个TextView按照1:2:3的效果

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    1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    2.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"  
    3.     android:layout_width="match_parent"  
    4.     android:layout_height="match_parent"  
    5.     android:orientation="horizontal" >  
    6.   
    7.     <TextView  
    8.         android:layout_width="0dip"  
    9.         android:layout_height="wrap_content"  
    10.         android:background="#0045f5"  
    11.         android:gravity="center"  
    12.         android:layout_weight="1"  
    13.         android:text="1" />  
    14.   
    15.     <TextView  
    16.         android:layout_width="0dip"  
    17.         android:layout_height="wrap_content"  
    18.         android:background="#00ff47"  
    19.         android:gravity="center"  
    20.         android:text="2222222222222222222"   
    21.         android:layout_weight="2"/>  
    22.   
    23.     <TextView  
    24.         android:layout_width="0dip"  
    25.         android:layout_height="wrap_content"  
    26.         android:background="#ff5600"  
    27.         android:gravity="center"  
    28.         android:layout_weight="3"  
    29.         android:text="3" />  
    30. </LinearLayout>  


    我们只需要将3个TextView的宽度设置为0dip,首先LinearLayout为3个TextView分配0dip的宽度,剩余空间就是 480 - 3 * 0 = 480dip,然后剩余空间在按照权重分配,所以我们看到的效果就是1:2:3


    通过上面的讲解,也许你会得出一个结论,权重越大,LinearLayout为其分配的空间就越大,我只能说这个结论下有点早了,我们继续看布局

    [html] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    2.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"  
    3.     android:layout_width="match_parent"  
    4.     android:layout_height="match_parent"  
    5.     android:orientation="horizontal" >  
    6.   
    7.     <TextView  
    8.         android:layout_width="fill_parent"  
    9.         android:layout_height="wrap_content"  
    10.         android:background="#0045f5"  
    11.         android:gravity="center"  
    12.         android:layout_weight="1"  
    13.         android:text="1" />  
    14.   
    15.     <TextView  
    16.         android:layout_width="fill_parent"  
    17.         android:layout_height="wrap_content"  
    18.         android:background="#00ff47"  
    19.         android:gravity="center"  
    20.         android:text="2"   
    21.         android:layout_weight="2"/>  
    22.   
    23.     <TextView  
    24.         android:layout_width="fill_parent"  
    25.         android:layout_height="wrap_content"  
    26.         android:background="#ff5600"  
    27.         android:gravity="center"  
    28.         android:layout_weight="2"  
    29.         android:text="3" />  
    30. </LinearLayout>  


    也许你会很纳闷,怎么不是你想要的1:2:2的效果,我来为你解决疑惑吧,原理跟上面的还是一样的,因为我们这里为每个TextView设置的宽度为”fill_parent",即为充满整个LinearLayout,假如屏幕依然为480dip, 首先LinearLayout为3个TextView分配的宽度为480dip,屏幕剩余宽度为 480 - 3* 480 = -960dip,然后3个TextView按照权重分配剩余空间,第一个TextView分配宽度为 480 + (-960) * (1/5) = 288dip,后面两个TextView就为480 + (-960) * (2/5) = 96dip,比例为3:1:1


    通过上面的例子和分析,你是不是对Layout_weight属性理解很透彻了呢,如果我们想要按照权重比例来分配LinearLayout,我们需要将其宽度设置为0dip,如果我们将其宽度设置为“fill_parent"的时候,其控件所占的比例不是权重的比例,我们需要自行计算比例


    接下来我们就通过Layout_weight用ListView来实现表格,我们先看Activity的布局

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    1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    2.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"  
    3.     android:orientation="vertical"  
    4.     android:layout_margin="10dip"  
    5.     android:layout_width="match_parent"  
    6.     android:layout_height="match_parent" >  
    7.       
    8.     <include   
    9.         layout="@layout/list_item"  
    10.         android:id="@+id/table_title"/>  
    11.   
    12.     <ListView  
    13.         android:id="@+id/list"  
    14.         android:divider="#f9b68b"  
    15.         android:dividerHeight="1.0dip"  
    16.         android:scrollbars="none"  
    17.         android:background="@drawable/listview_bg"  
    18.         android:cacheColorHint="@android:color/transparent"  
    19.         android:fadingEdge="none"  
    20.         android:layout_width="fill_parent"  
    21.         android:layout_height="wrap_content" >  
    22.     </ListView>  
    23.   
    24. </LinearLayout>  
    一个线性布局,然后就是表格的title布局,下面就是一个ListView了,很简单的布局,接下来就是ListView每个item的布局

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    1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
    2. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    3.     android:orientation="horizontal"  
    4.     android:layout_width="fill_parent"  
    5.     android:layout_height="wrap_content" >  
    6.   
    7.     <TextView  
    8.         android:id="@+id/text_name"  
    9.         android:layout_width="0dip"  
    10.         android:layout_height="wrap_content"  
    11.         android:layout_weight="2"  
    12.         android:gravity="center"  
    13.         android:paddingBottom="10dip"  
    14.         android:paddingTop="10dip"  
    15.         android:text="姓名" />  
    16.       
    17.     <View   
    18.         android:layout_width="1.5dip"  
    19.         android:layout_height="fill_parent"  
    20.         android:background="#f9b68b"/>  
    21.   
    22.     <TextView  
    23.         android:id="@+id/text_sex"  
    24.         android:layout_width="0dip"  
    25.         android:layout_height="wrap_content"  
    26.         android:layout_weight="1"  
    27.         android:paddingBottom="10dip"  
    28.         android:paddingTop="10dip"  
    29.         android:gravity="center"  
    30.         android:text="性别" />  
    31.       
    32.      <View   
    33.         android:layout_width="1.5dip"  
    34.         android:layout_height="fill_parent"  
    35.         android:background="#f9b68b"/>  
    36.   
    37.     <TextView  
    38.         android:id="@+id/text_age"  
    39.         android:layout_width="0dip"  
    40.         android:layout_height="wrap_content"  
    41.         android:layout_weight="1"  
    42.         android:paddingBottom="10dip"  
    43.         android:paddingTop="10dip"  
    44.         android:gravity="center"  
    45.         android:text="年龄" />  
    46.   
    47. </LinearLayout>  
    3个TextView的宽度都是0dip,那两个View是中间的分割线,3个TextView的权重比值是2:1:1 ,这样子3个TextView不会因为里面内容的长度而变形

    [java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. package com.example.listviewtable;  
    2.   
    3. public class Person {  
    4.     private String name;  
    5.     private String sex;  
    6.     private int age;  
    7.       
    8.     public Person() {  
    9.         super();  
    10.     }  
    11.       
    12.     public Person(String name, String sex, int age) {  
    13.         super();  
    14.         this.name = name;  
    15.         this.sex = sex;  
    16.         this.age = age;  
    17.     }  
    18.     public String getName() {  
    19.         return name;  
    20.     }  
    21.     public void setName(String name) {  
    22.         this.name = name;  
    23.     }  
    24.     public String getSex() {  
    25.         return sex;  
    26.     }  
    27.     public void setSex(String sex) {  
    28.         this.sex = sex;  
    29.     }  
    30.     public int getAge() {  
    31.         return age;  
    32.     }  
    33.     public void setAge(int age) {  
    34.         this.age = age;  
    35.     }  
    36.       
    37.       
    38. }  
    用来存放ListView每个item数据的实体类

    [java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. package com.example.listviewtable;  
    2.   
    3. import java.util.List;  
    4.   
    5. import android.content.Context;  
    6. import android.view.LayoutInflater;  
    7. import android.view.View;  
    8. import android.view.ViewGroup;  
    9. import android.widget.BaseAdapter;  
    10. import android.widget.TextView;  
    11.   
    12. public class TableAdapter extends BaseAdapter {  
    13.     private List<Person> list;  
    14.     private LayoutInflater inflater;  
    15.       
    16.     public TableAdapter(Context context, List<Person> list){  
    17.         this.list = list;  
    18.         inflater = LayoutInflater.from(context);  
    19.     }  
    20.   
    21.     @Override  
    22.     public int getCount() {  
    23.         return list.size();  
    24.     }  
    25.   
    26.     @Override  
    27.     public Object getItem(int position) {  
    28.         return list.get(position);  
    29.     }  
    30.   
    31.     @Override  
    32.     public long getItemId(int position) {  
    33.         return position;  
    34.     }  
    35.   
    36.     @Override  
    37.     public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {  
    38.         Person person = (Person) this.getItem(position);  
    39.         ViewHolder viewHolder;  
    40.         if(convertView == null){  
    41.             viewHolder = new ViewHolder();  
    42.             convertView = inflater.inflate(R.layout.list_item, null);  
    43.             viewHolder.mTextName = (TextView) convertView.findViewById(R.id.text_name);  
    44.             viewHolder.mTextSex = (TextView) convertView.findViewById(R.id.text_sex);  
    45.             viewHolder.mTextAge = (TextView) convertView.findViewById(R.id.text_age);  
    46.             convertView.setTag(viewHolder);  
    47.         }else{  
    48.             viewHolder = (ViewHolder) convertView.getTag();  
    49.         }  
    50.           
    51.         viewHolder.mTextName.setText(person.getName());  
    52.         viewHolder.mTextSex.setText(person.getSex());  
    53.         viewHolder.mTextAge.setText(person.getAge() + "岁");  
    54.           
    55.           
    56.         return convertView;  
    57.     }  
    58.       
    59.     public static class ViewHolder{  
    60.         public TextView mTextName;  
    61.         public TextView mTextSex;  
    62.         public TextView mTextAge;  
    63.           
    64.     }  
    65.   
    66. }  
    ListView的适配器类,代码很简单,我也没有注释也不去讲解,相信大家都看得懂这些代码,这就是一个基本的自己定义的适配器类,最后就是Activity界面代码

    [java] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    1. package com.example.listviewtable;  
    2.   
    3. import java.util.ArrayList;  
    4. import java.util.List;  
    5.   
    6. import android.app.Activity;  
    7. import android.graphics.Color;  
    8. import android.os.Bundle;  
    9. import android.view.ViewGroup;  
    10. import android.widget.ListView;  
    11.   
    12. public class ListTableActivity extends Activity {  
    13.   
    14.     @Override  
    15.     protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
    16.         super.onCreate(savedInstanceState);  
    17.         setContentView(R.layout.activity_main);  
    18.           
    19.         //设置表格标题的背景颜色  
    20.         ViewGroup tableTitle = (ViewGroup) findViewById(R.id.table_title);  
    21.         tableTitle.setBackgroundColor(Color.rgb(25510010));  
    22.           
    23.         List<Person> list = new ArrayList<Person>();  
    24.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    25.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    26.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    27.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    28.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    29.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    30.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    31.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    32.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    33.         list.add(new Person("刘德华""男"50));  
    34.           
    35.         ListView tableListView = (ListView) findViewById(R.id.list);  
    36.         TableAdapter adapter = new TableAdapter(this, list);  
    37.         tableListView.setAdapter(adapter);  
    38.     }  
    39.   
    40.   
    41. }  
    运行程序效果如下:




    通过layout_weight这个属性,我们就轻松实现了表格的功能,通过本文章相信大家对这个属性有了深刻的理解,大家有什么疑问可以在下面留言,我会为大家解答的
    项目源码,点击下载

    展开全文
  • 混合使用weightSum和layout_weight 先看效果,button占据屏幕宽度的一半。 再看开发文档中的描述。 “定义weight总和的最大值。如果未指定该值,以所有子视图的layout_weight属性的累加值作为总和的最大值。一个...

    本文翻译自《50 android hacks》


    先看一个效果,一个Button占据整个屏幕的一半宽度。


    再看开发文档中对layout_weight属性的描述:

    “定义weight总和的最大值。如果未指定该值,以所有子视图的layout_weight属性的累加值作为总和的最大值。一个典型的案例是:通过指定子视图的layout_weight属性为0.5,并设置LinearLayout的weightSum属性为1.0,实现子视图占据可用宽度的50。”

    XML文件仅仅包含一个Button,它的宽度占据整个屏幕的一半,代码如下:

    <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        android:layout_width="fill_parent"
        android:layout_height="fill_parent"
        android:background="#ffffff"
        android:gravity="center"
        android:orientation="horizontal"
        android:weightSum="1" >
    
        <Button
            android:layout_width="0dp"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:layout_weight="0.5"
            android:text="@string/activity_main_click_me" />
    
    </LinearLayout>
    
    在上面的xml中,指定Button的android:layout_width属性为0dp,因此需要根据android:weightSum属性决定Button的width。

    假设有一个宽度是200dp,android:weightSum属性是1.0的LinearLayout。

    在这个LinearLayout中的Button宽度的计算公式如下:

    Button's width + Button's weight * 200 / sum(weight)

    指定Button的width为0dp,weight为0.5,sum(weight)等于1,那么结果如下。

    0 + 0.5 * 200 / 1 = 100

    当需要根据比例分配布局可用空间的时候,使用LinearLayout的weight属性是很有必要的,这避免了使用硬编码的方式带来的副作用。

    如果目标平台是Honeycomb并且使用Fragment,那么大多数案例中都是使用weight在布局文件中为Fragment分配空间。

    深入理解如何使用weight会为开发者增添一项重要技能。


    参考资料

    http://developer.android.com/reference/android/widget/LinearLayout.html

    http://mobile.51cto.com/abased-375428.htm

    展开全文
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  • pandas-变形

    2020-04-28 21:17:20
    文章目录变形一、透视表1. pivot2. pivot_table3. crosstab(交叉表)二、其他变形方法1. melt2. 压缩stack与展开unstack三、哑变量与因子化1. Dummy Variable(哑变量)2. factorize方法四、练习 变形 首先加载出...
  • dijk变形

    2020-05-22 21:53:40
    Terminate the output for the scenario with a blank line.Sample Input1 3 3 1 2 3 1 3 4 2 3 5 Sample OutputScenario #1: 4 题目意思就是求最大的最小值 dijkstra的变形。 #include #include #include using ...
  • Pandas变形

    2020-04-28 19:27:18
    import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/dingyunfei/Downloads/data/table.csv') df.head() School Class ID Gender Address Height Weight Math Physics 0 S_1 C_1 1101 M street_1 173 ...
  • android weight布局问题

    2015-01-16 01:40:21
    就是下面代码中“名称1”位置,如果该位置文字在页面内显示不下,则页面就发生了变形。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android=...
  • font-weight允许值 normal | bold | bolder | lighter | l00 | 200 | 300 | 400 | 500 | 600 | 700 | 800 | 900 font-weight初始值 normal font-weight可否继承 是 font-weight适用于 所有元素 ...
  • 查找网上资料,才知道这个问题的正式的名字叫Hamming weight(汉明重量)。2.问题描述对于一个无符号整型数,求其二进制表示中1的个数。比如12的以32位无符号整型来表示,其二进制为:00000000 000000
  • Pandas_task04 变形

    2020-04-28 19:33:24
    第4章 变形 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() School Class ID Gender Address Height Weight ...
  • 第4章panda 变形

    2020-04-28 22:27:54
    第4章 变形 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() School Class ID Gender Address Height Weight ...

空空如也

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