接上面的回答,colunms属性在那个子项中。
时间: 2024-03-14 21:48:58 浏览: 16
在 Qt Designer 中,columns 属性是 tableWidget 的子项之一。具体步骤如下:
1. 选中需要调整列宽的 tableWidget 控件,在属性编辑器中找到 columns 属性。
2. 点击 columns 属性右侧的“...”按钮,弹出表格列编辑器。
3. 在表格列编辑器中,可以设置每列的属性,包括列名、宽度、对齐方式等。
需要注意的是,如果 tableWidget 中没有插入任何行或列,则 columns 属性将不可用,此时需要先插入一些行或列后才能使用。另外,在表格列编辑器中设置的列属性,仅对当前 tableWidget 控件有效,不会影响到其他的 tableWidget 控件。
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接上面的回答,colunms选项在属性的哪个子项中。
在 Qt Designer 中,columns 选项是 tableWidget 控件的属性,位于属性编辑器中的 Attributes 分组下。具体步骤如下:
1. 选中需要调整列宽的 tableWidget 控件。
2. 在属性编辑器中找到 Attributes 分组。
3. 在 Attributes 分组中,可以看到 columns 选项,该选项控制 tableWidget 中列的数量和属性。
需要注意的是,如果 tableWidget 控件中没有插入任何行或列,则 columns 选项将不可用,此时需要先插入一些行或列后才能使用。另外,在 Attributes 分组中设置的属性,仅对当前 tableWidget 控件有效,不会影响到其他的 tableWidget 控件。
pandas 分组聚合 如何使用行转列显示,colunms不唯一 需要去重
您可以使用`pivot_table()`函数将分组聚合后的结果进行透视(行转列)操作,并使用`aggfunc`参数指定聚合函数。同时,您可以使用`pivot_table()`函数的`reset_index()`方法将透视表恢复成普通的DataFrame对象,并使用`drop_duplicates()`函数去重。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
})
# 分组聚合,并使用行转列显示
pivot_df = pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], values=['C', 'D'], aggfunc='sum')
print(pivot_df)
# 透视表恢复成DataFrame对象
result_df = pivot_df.reset_index()
# 去重
result_df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], inplace=True)
print(result_df)
```
输出结果如下:
```
C D
A B
bar one 2 10
three 4 12
two 11 28
foo one 8 24
three 8 16
two 8 28
A B C D
0 bar one 2 10
1 bar three 4 12
2 bar two 11 28
3 foo one 8 24
4 foo three 8 16
5 foo two 8 28
```
其中,第一个输出结果是透视表,第二个输出结果是去重后的DataFrame对象。请根据您的实际需求调整代码中的参数。