bt_insert.grid(row=1, column=1) ent = tk.Entry(win, width=50) ent.grid(row=1, column=2) bt_del['command'] = lambda:del_clicked(lb) bt_insert['command'] = lambda:insert_clicked(lb, ent) lb.bind('<<ListboxSelect>>', lambda event:item_clicked(lb, ent)) lb.bind('<Double-1...
#foreach columninthe dataframefor(columnName, columnData)instu_df.iteritems(): print('Colunm Name :', columnName) print('Column Contents :', columnData.values) 输出: 方法2:使用[]运算符: 我们可以遍历列名并选择所需的列。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22...
listbox1 = tkinter.Listbox(root, selectmode=tkinter.EXTENDED) listbox1.pack(padx=5, pady=5) # 插入的位置与信息 for food in foods: listbox1.insert(tkinter.END, food) # 这里设置删除选定的索引项 listbox1.delete(0) root.mainloop() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
SELECTcolumn1,column2,...FROMtable;注意SQL是要求句末有分号（;）的，这与Python的习惯大为不同，可能会唤起一度为C++支配的恐惧。NBA数据库里只含一张表，名为sheet，假设我们想要查询sheet表中的team_id列，那么对应的SQL是：SELECTteam_idFROMnba_history;如果数据库非常庞大，那么即使哪怕仅仅查询某些列，...
df['int_column'] = pd.to_numeric(df['int_column'], downcast='integer') 交叉表:创建交叉表以探索两列之间的关系。 pd.crosstab(df['column1'], df['column2']) 展开列表:将DataFrame列中的列表扩展为单独的行。 df.explode('list_column') ...
label.grid(row=0, column=0) scrollbar = tk.Scrollbar(root) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) listbox = tk.Listbox(root, width=150, height=150, yscrollcommand=scrollbar.set) listbox.pack(pady=10) scrollbar.config(command=listbo...
cursor.execute("SELECT id, username, email FROM users") rows = cursor.fetchall() # 将查询结果转换为字典列表 users_dict = [{column: row[i] for i, column in enumerate(cursor.description)} for row in rows] # 查看第一位用户的用户名 ...
r = ws.cell(row=i, column=1) dv.add(r) ws.add_data_validation(dv) wb.save(out_path)if__name__ =='__main__': in_path ='test.xlsx'out_path ='xxx.xlsx'add_drop_down_list(in_path, out_path)
Listbox 列表框; Menu 菜单; Menubutton 它的功能完全可以使用Menu替代; Message 与Label组件类似,但是可以根据自身大小将文本换行; Radiobutton 单选框; Scale 滑块;允许通过滑块来设置一数字值 Scrollbar 滚动条;配合使用canvas, entry, listbox, and text窗口部件的标准滚动条; Toplevel 用来创建子窗口窗口组件。
df_to_encode = df[column_list]df = pd.get_dummies(df_to_encode)return df 将此模块导入Jupyter Notebook中，只需编写以下代码：import preprocessing as pr autoreload是IPython的扩展，用起来方便快捷。倘若在导入之前添加了如下代码，无论在模块文件中做出了何种更改，都将同步反映在Notebook中。%load_ext ...