老猿Python博客地址 QTreeView树形视图的allColumnsShowFocus属性用于控制是否使视图中的所有列显示键盘焦点,如果此属性为True,则所有列都将显示焦点,否则只有一列将显示焦点。 下图是allColumnsShowFocus为False时的截图: 下图是allColumnsShowFocus为True时的截图: 可以看到allColumnsShowFocus为True时,选中某个数据项时...
password='password',host='host',database='database')# 获取表名cursor=cnx.cursor()cursor.execute("SHOW TABLES")tables=cursor.fetchall()table_names=[table[0]fortableintables]# 获取列名fortable_nameintable_names:cursor.execute(f"SHOW COLUMNS FROM{table_name}")columns=cursor.fetchall()column_n...
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
有两种方式一种是使用rename()函数, 另一种是直接设置columns参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1importpandasaspd2df=pd.DataFrame({"ID":[100000,100101,100201],"Surname_Age":["Zhao_23","Qian_33","Sun_28"]})3#第一种方法使用rename()函数4# df_new=df["Surname_Age"]....
num_features=new_profile.select_dtypes("int64")correlation=num_features.corr()fig,ax=plt.subplots()im=plt.imshow(correlation)ax.set_xticklabels(correlation.columns)ax.set_yticklabels(correlation.columns)plt.setp(ax.get_xticklabels(),rotation=45,ha="right",rotation_mode="anchor")plt.show() ...
importtkinterastkfromtkinterimportttkimportsqlite3defshow_result(result):# 创建窗体window=tk.Tk()window.title("查询结果")# 创建表格table=ttk.Treeview(window)table['columns']=tuple(range(len(result[0])))# 添加表头foriinrange(len(result[0])):table.column(i,width=100)table.heading(i,text="...
一、MySQL基础 show databases; 查看所有数据库 use db_name; 用那个数据库 show tables; 查看数据库下的所有表 decs table_name; 查看表下的所有字段 等同于 show columns from table_name; select * fr
(data_res['日期'].iloc[i]) x_lab=pd.DataFrame(x_lab) x_lab.columns=['新日期'] plt.xticks(x_lab['新日期'],rotation=45)#rotation为旋转角度 #plt.grid() #网格线 plt.savefig('日uv.jpg',bbox_inches = 'tight')#保存图像 #bbox_inches保存完整图像 plt.show() # 关闭游标 data_date...
df = pd.DataFrame(Data,columns=[‘country’, ‘expense’])可视化 我们大部分时间都花在收集和格式化数据上，现在到了做图的时候啦，可以使用matplotlib和seaborn 来可视化数据。如果不太在意美观，可以使用内置的数据帧绘图方法快速显示结果：df.plot(kind = ‘bar’, x=’country’, y=’expense’)plt.show(...
day.rename(columns={'season':'Season'},inplace=True)day['Season']=day.Season.map({1:'Spring',2:'Summer', 3:'Fall/Autumn', 4:'Winter'}) 如今我们已根据喜好重新编辑了“季节”一栏,接下来将用seaborn对先前的绘图进行可视化。 第一个明显的区别在于——当默认样式加入到会话后,seaborn显示的默认...