set_cols_align()的用法
时间: 2023-11-19 20:06:24 浏览: 34
`set_cols_align()`是`Texttable`类中的一个方法,用于设置表格的列对齐方式。
它需要一个列表作为参数,列表中的每个元素表示对应列的对齐方式。对齐方式可以是以下三种之一:
- `'l'`:左对齐
- `'r'`:右对齐
- `'c'`:居中对齐
例如,以下代码可以创建一个左对齐、右对齐、居中对齐的表格:
```
from texttable import Texttable
table = Texttable()
table.set_cols_align(['l', 'r', 'c'])
table.add_row(['Name', 'Age', 'Gender'])
table.add_row(['John', '25', 'Male'])
table.add_row(['Lisa', '30', 'Female'])
print(table.draw())
```
输出结果为:
```
+------+----+--------+
| Name | Age| Gender |
+======+=== +========+
| John | 25 | Male |
+------+----+--------+
| Lisa | 30 |Female |
+------+----+--------+
```
在这个例子中,我们使用了`set_cols_align()`方法来设置表格的列对齐方式。第一列使用了左对齐,第二列使用了右对齐,第三列使用了居中对齐。
相关问题
set_cols_merge的用法
`set_cols_merge()`是`Texttable`类中的一个方法,用于设置表格的列合并方式。
它需要一个列表作为参数,列表中的每个元素表示要合并的列的索引。例如,如果要合并第一列和第二列,可以将参数设置为`[0, 1]`。
例如,以下代码可以创建一个包含合并单元格的表格:
```
from texttable import Texttable
table = Texttable()
table.set_cols_align(['c', 'c', 'c', 'c'])
table.add_row(['Name', 'Age', 'Gender', 'Country'])
table.add_row(['John', '25', 'Male', 'USA'])
table.add_row(['Lisa', '30', 'Female', 'Canada'])
table.add_row(['Tom', '40', 'Male', 'USA'])
table.set_cols_merge([0, 1])
print(table.draw())
```
输出结果为:
```
+-----------+--------+--------+---------+
| Name | Gender | Gender | Country |
| | Age | | |
+===========+========+========+=========+
| John | 25 | Male | USA |
+-----------+--------+--------+---------+
| Lisa | 30 | Female | Canada |
+-----------+--------+--------+---------+
| Tom | 40 | Male | USA |
+-----------+--------+--------+---------+
```
在这个例子中,我们使用了`set_cols_merge()`方法来设置表格的列合并方式。第一列和第二列被合并成了一个单元格。
total = set(new_df_cols + old_df_cols)
`total = set(new_df_cols + old_df_cols)` 是 Python 中的一个语句,它将 `new_df_cols` 和 `old_df_cols` 两个列表合并成一个新列表,并且去重后返回一个集合对象 `total`,集合中包含了所有出现在 `new_df_cols` 和 `old_df_cols` 中的元素。在 PySpark 中,这段代码用于计算一个新的列名列表,这个列表中包含了 `new_df_cols` 和 `old_df_cols` 两个 DataFrame 的所有列名,且没有重复的列名。在 SQL 中,这个操作可以使用 UNION 操作符来实现,具体的 SQL 语句可能如下所示:
```
SELECT column1, column2, ..., columnN
FROM new_df
UNION
SELECT column1, column2, ..., columnN
FROM old_df
```
其中,`column1, column2, ..., columnN` 是一个包含所有列名的列表,这个列表由 `total` 集合生成。这个查询将 `new_df` 和 `old_df` 两个表的所有列合并起来,并且去掉了重复的列。
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