c#的dt.Columns["Column2"].Visible = false提示没Visible 属性

如果你的DataTable是在.NET Framework 2.0或更早的版本中创建的，那么它可能没有Visible属性。在这种情况下，你可以通过设置该列的ColumnMapping属性为MappingType.Hidden来实现隐藏该列的效果。以下是一个示例代码：

DataTable dt = new DataTable();
dt.Columns.Add("Column1");
dt.Columns.Add("Column2");
dt.Columns.Add("Column3");

dt.Columns["Column2"].ColumnMapping = MappingType.Hidden; // 将Column2列设置为隐藏

在上面的示例中，我们使用Columns["Column2"].ColumnMapping属性将Column2列设置为隐藏。这将使得该列在输出中不再显示出来，但是它仍然存在于DataTable中，你可以随时将其重新设置为可见。注意，这里的“隐藏”和“不显示”是指在输出中不显示该列，而该列仍然存在于DataTable中。如果你需要整个删除该列，可以使用Columns.Remove方法。

相关问题

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')

# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()

# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')

# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

dt.columns.add 数据类型-c# datatable使用方法详解

数据类型在dt.columns.add中表示要添加的新列的数据类型。在Pandas中，数据类型可以为整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）等。

当使用dt.columns.add添加新列时，可以在指定的位置上插入新列，同时指定新列的名称和数据类型。这个功能可以帮助我们在数据框中灵活添加新的列，使得数据分析更加方便。

例如，我们有一个数据框dt，包含了学生的姓名、年龄和成绩。我们想要添加一列“性别”，数据类型为字符串。我们可以使用dt.columns.add方法来实现：

dt.columns.add("性别", dtype='str')
这样就在数据框的末尾添加了一列名为“性别”的新列，并且指定了数据类型为字符串。

同样的，我们也可以在特定位置插入新列。例如，我们想要在数据框的第二列后插入一列“班级”，数据类型为字符串。可以使用如下代码：

dt.columns.add("班级", dtype='str', insert=1)
这样就在数据框的第二列后插入了一列名为“班级”的新列，并且指定了数据类型为字符串。

总之，dt.columns.add方法可以在数据框中添加新列，并且可以指定新列的名称和数据类型。这为我们进行数据分析和处理提供了更多的灵活性和方便性。