$.table.importExcel()传参数

$.table.importExcel()是一个 jQuery 插件，用于将 Excel 文件导入到 HTML 表格中。它可以接受以下参数：

- file：要导入的 Excel 文件对象，必须的参数。
- header：指定 Excel 文件的表头行数，默认为 1。
- sheetName：指定要导入的 Excel 工作表名称，默认为第一个工作表。
- error：导入错误时的回调函数，可以用于处理错误信息。
- callback：导入成功后的回调函数，可以用于处理导入后的数据。

例如，以下代码将一个 Excel 文件导入到一个 ID 为 table 的 HTML 表格中：

$('#importBtn').click(function() {
  var file = $('#fileInput').get(0).files[0];
  $.table.importExcel(file, {
    header: 1,
    sheetName: 'Sheet1',
    error: function(err) {
      console.log('导入错误：', err);
    },
    callback: function(data) {
      console.log('导入成功：', data);
      $('#table').bootstrapTable('load', data);
    }
  });
});

其中，导入成功后将数据加载到 Bootstrap Table 中。

相关问题

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self, file_path): super().__init__() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model) class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def __init__(self, data): super().__init__() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1] if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

好的，以下是修改后的代码，添加了一个查询按钮和一个槽函数，点击查询按钮后会弹出一个文件选择窗口，用户选择Excel文件后，程序会读取该文件并在主窗口中显示：

import pandas as pd 
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5 import QtCore

class ExcelViewer(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.df = None # 初始值为 None
        self.table_view = QTableView()
        self.setCentralWidget(self.table_view)
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle("Excel Viewer")
        self.resize(800, 600)

        # 添加查询按钮
        self.button = QPushButton("查询", self)
        self.button.setGeometry(QtCore.QRect(340, 20, 80, 30))
        self.button.clicked.connect(self.selectExcel)

    def selectExcel(self):
        # 弹出文件选择窗口
        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "选择Excel文件", "", "Excel Files (*.xlsx *.xls)")

        if file_path:
            # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象
            self.df = pd.read_excel(file_path)

            # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示
            model = pdTableModel(self.df)
            self.table_view.setModel(model)

class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel):
    def __init__(self, data):
        super().__init__()
        self._data = data

    def data(self, index, role):
        if role == QtCore.Qt.DisplayRole:
            return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()])

    def rowCount(self, index):
        return self._data.shape[0]

    def columnCount(self, index):
        return self._data.shape[1]

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])

    excel_viewer = ExcelViewer()
    excel_viewer.show()

    app.exec_()

注意事项：

1. `ExcelViewer` 类的构造函数中不再接收 `file_path` 参数，因为文件路径是在点击查询按钮后由用户选择的。
2. `ExcelViewer` 类中添加了一个 `selectExcel` 槽函数，用于响应用户点击查询按钮的事件。
3. `selectExcel` 槽函数通过调用 `QFileDialog.getOpenFileName` 方法弹出文件选择窗口，让用户选择 Excel 文件。
4. `selectExcel` 槽函数读取用户选择的 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象，如果读取成功则将其在主窗口中显示。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply1.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,cmap=sns.color_palette("RdYlB",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色

可以通过设置`vmin`和`vmax`参数来实现热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色。具体操作如下：

import numpy as np 
import scipy.stats as ss 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

df=pd.read_excel("./tmp_apply1.xlsx") 

sns.set_context(font_scale=10) 

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) 

plt.figure(figsize=(300,400)) 

sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r",n_colors=256)) 

plt.show()

在这里，我们将vmin设置为矩阵中的最小值，vmax设置为矩阵中的最大值，并使用RdYlBu_r颜色映射，使得最小值为红色，最大值为蓝色。