html table均分

要使 HTML 表格中的单元格内容居中，可以使用 CSS 样式来控制。具体方法如下：

1. 在 td 标签中添加 style 属性，并设置 text-align 属性为 center。

例如： <td style="text-align:center;">单元格内容</td>

2. 或者在 CSS 文件中添加样式，设置 td 元素的 text-align 属性为 center。

例如：

td {
text-align: center;
}

以上两种方法都可以将 HTML 表格中的单元格内容居中显示。

相关问题

Vue-Vben-Admin在哪里对BasicTable表格做了默认列宽均分的处理，具体代码在哪里？ant-design-vue在哪里为table表格做了列宽自适应处理

关于Vue-Vben-Admin的BasicTable表格默认列宽均分的处理，具体代码位于/src/components/Table/BasicTable.vue文件中的第69-72行：

data() {
  return {
    // 列宽
    columnWidth: 100 / this.columns.length + '%'
  }
},

这里通过计算表格列数，将每列宽度设置为100%除以列数的结果，从而实现默认列宽均分的效果。

关于ant-design-vue的table表格列宽自适应处理，Ant Design Vue提供了一个属性`ellpisis`（是否单行省略），当表格内容过长时，会自动省略显示，并在省略处显示省略号。如果需要自适应列宽，可以设置`width`属性为`auto`。具体代码如下：

<a-table :columns="columns" :data-source="data" bordered>
  <template #name="{ text }">
    <span :title="text">{{ text }}</span>
  </template>
  <a-table-column title="Name" dataIndex="name" width="auto" />
  <a-table-column title="Age" dataIndex="age" width="auto" />
  <a-table-column title="Address" dataIndex="address" width="auto" />
</a-table>

这里通过将列的宽度设置为`auto`，让表格自适应内容的宽度。同时，在模板中使用`title`属性来显示完整内容，以便在鼠标悬停时显示完整内容。

import requests_html from requests_html import HTMLSession session=HTMLSession() url='https://www.dxsbb.com/news/7566.html' r=session.get(url) table=r.html.find('tbody>tr') for row in table[:41]: l=row.text.split() s='' for i in l: s=s+'{0:^14}'.format(i) print(s) 数据预处理和可视化分析代码

数据预处理和可视化通常需要不同的代码，我可以为您提供数据预处理代码和可视化代码的范例，供您参考。

数据预处理代码：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取数据

url = 'https://www.dxsbb.com/news/7566.html'
df = pd.read_html(url)[0]

3. 删除无用列

df.drop(['序号'], axis=1, inplace=True)

4. 对数据进行清洗和处理

# 将字符串转换为浮点数
df['总分'] = df['总分'].astype(float)
df['语文'] = df['语文'].astype(float)
df['数学'] = df['数学'].astype(float)
df['英语'] = df['英语'].astype(float)

# 计算平均分
df['平均分'] = df[['语文', '数学', '英语']].mean(axis=1)

# 计算总分排名和平均分排名
df['总分排名'] = df['总分'].rank(ascending=False)
df['平均分排名'] = df['平均分'].rank(ascending=False)

5. 输出处理后的数据

print(df.head())

可视化代码：

1. 导入必要的库

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

2. 绘制柱状图

# 绘制总分排名前10名的柱状图
top10_total = df.sort_values('总分排名').head(10)
sns.barplot(x='姓名', y='总分', data=top10_total)
plt.title('Total Score Top 10')
plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Total Score')
plt.show()

3. 绘制折线图

# 绘制平均分排名前10名的折线图
top10_avg = df.sort_values('平均分排名').head(10)
sns.lineplot(x='姓名', y='平均分', data=top10_avg, marker='o')
plt.title('Average Score Top 10')
plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Average Score')
plt.show()

以上代码仅为范例，具体代码需要根据具体的数据和需求进行修改和调整。