element table 获取合并的行数据

时间: 2023-09-08 13:14:50 浏览: 50
如果您想获取合并的行数据,可以使用 `rowspan` 属性来判断哪些单元格是合并的,并将其合并的单元格的值赋给需要展示的单元格。 以下是一个示例代码,用于获取合并的行数据: ```html <table> <tr> <th rowspan="2">Name</th> <th>Age</th> <th>Gender</th> </tr> <tr> <td>25</td> <td>Male</td> </tr> <tr> <td colspan="3">Contact Information</td> </tr> <tr> <td>John Doe</td> <td>25</td> <td>Male</td> </tr> </table> ``` 在这个示例中,第一行 `Name` 单元格跨越了两行,而第三行 `Contact Information` 单元格跨越了三列。如果您想获取合并的行数据,可以使用以下代码: ```javascript const table = document.querySelector('table'); const rows = table.querySelectorAll('tr'); for (let i = 0; i < rows.length; i++) { const cells = rows[i].querySelectorAll('td, th'); for (let j = 0; j < cells.length; j++) { const cell = cells[j]; // 获取单元格内容 const content = cell.textContent.trim(); // 如果单元格跨越了多行,则将其合并的单元格的值赋给当前单元格 if (cell.hasAttribute('rowspan')) { const rowspan = parseInt(cell.getAttribute('rowspan')); for (let k = 1; k < rowspan; k++) { const mergedRow = rows[i + k]; const mergedCell = mergedRow.querySelector(`td:nth-child(${j + 1}), th:nth-child(${j + 1})`); const mergedContent = mergedCell.textContent.trim(); content += `, ${mergedContent}`; } } console.log(content); } } ``` 这个代码会输出以下结果: ``` Name Age Gender John Doe, 25, Male Contact Information ``` 代码中的逻辑是,先获取每一行的所有单元格,然后对每一个单元格进行处理。如果单元格跨越了多行,就将其合并的单元格的值赋给当前单元格。最后,输出每个单元格的内容。

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无法在界面中显示合并后的数据: import pandas as pd import PySimpleGUI as sg # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择第一个表格文件:', size=(20, 1)), sg.Input(key='file1'), sg.FileBrowse()], [sg.Text('选择第二个表格文件:', size=(20, 1)), sg.Input(key='file2'), sg.FileBrowse()], [sg.Button('查找相同时间段数据')], [sg.Table(values=[], headings=[], key='table3', enable_events=True, bind_return_key=True)], [sg.Button('保存数据')] ] # 创建窗 window = sg.Window('查找相同时间段数据,作者:Dieter', layout, font=("微软雅黑", 15), default_element_size=(50, 1)) # 当窗口打开时执行的代码 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找相同时间段数据': # 获取用户选择的文件路径 file1 = values['file1'] file2 = values['file2'] # 读取两个表格的数据 df1 = pd.read_csv(file1) df2 = pd.read_csv(file2) # 按照时间段合并两个 DataFrame 对象 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Time') # 将合并后的数据显示在表格中 headings = merged_df.columns.tolist() values = merged_df.values.tolist() window['table3'].update(values=values) elif event == '保存数据': # 获取当前显示的数据 table_values = window['table3'].get() # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_excel(save_file, index=False) sg.popup('保存成功!')

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