jquery list数组排序

jQuery 的 `$.sort` 或者数组的原生 `.sort()` 方法可以用于对 jQuery 对象中的列表数组进行排序。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要确保列表是一个数组。如果它是从数据库、JSON 或其他数据源获取的，需要先转换为数组。

var myList = $(yourListElement).map(function() { return this.value; }).get(); // 获取纯数组

2. 然后你可以提供一个比较函数给 `.sort()` 方法，这个函数定义了元素间的比较规则。例如，如果你想按字母顺序升序排列字符串，你可以这样做：

myList.sort();

如果你想要自定义排序规则，比如按照数值大小或者对象属性值，可以创建这样的函数：

function compare(a, b) {
   if (a > b) return 1;
   if (a < b) return -1;
   return 0;
}

myList.sort(compare);

3. 如果你想保持原地排序，避免创建新的数组，可以在传递 `.sort()` 函数的同时设置 `true` 作为第二个参数，如 `myList.sort(compare, true);`

相关问题

jquery排序动画

jQuery提供了一套强大的插件系统，其中就包括了丰富的动画功能。对于列表或数组元素的排序，你可以使用`sort()`函数配合`.animate()`方法来创建动画效果。首先，对需要排序的元素集合调用`sort()`，然后根据特定的条件（如元素的值、索引等）进行排序。接着，使用`.animate()`设置元素的位置变化，比如改变top或left属性，在指定的时间内完成平滑的动画过渡。

例如：

var elements = $('#list li'); // 获取一个包含li元素的jQuery对象
elements.sort(function(a, b) {
    // 指定排序规则，这里以元素文本作为依据
    return $(a).text() > $(b).text() ? 1 : -1;
});

// 开始动画排序
elements.animate({
    top: '+=10px' // 或者 left: '+=10px'
}, {
    duration: 500, // 动画持续时间，单位ms
    easing: 'swing', // 动画缓动函数
    complete: function() {
        // 动画完成后可以执行额外操作
    }
});

2、为下面的程序的每一行标上注释； import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

# 导入需要的库
import requests
import re
import pandas as pd
import time
import datetime

# 定义请求的url
url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?'

# 定义空列表用于存储数据
name_list = []
code_list = []
trader_date_list = []
close_list = []
change_rate_list = []
buy_num_list = []
result_list = []
result_df = pd.DataFrame()

# 循环请求数据
for page in range(1, 4):
params = (
('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'),
('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'),
('sortTypes', '-1,-1,1'),
('pageSize', '50'),
('pageNumber', str(page)),
('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'),
('columns', 'ALL'),
('source', 'WEB'),
('clientl', 'WE'),
('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')")
)

# 发送请求，并获取响应数据
response = requests.get(url, params=params)
text = response.text
print(text)

# 使用正则表达式查找数据
name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称
code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码
trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期
close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价
change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅
buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量

# 将对应的列表里的数据全部加起来
name_list = name_list + name
code_list = code_list + code
trader_date_list = trader_date_list + trader_date
close_list = close_list + close
change_rate_list = change_rate_list + change_rate
buy_num_list = buy_num_list + buy_num

# 暂停2秒钟
time.sleep(2)

# 将所有列表合并成二维数组
result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list]

# 将数据转为DataFrame格式
result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename(columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'})

# 将时间列转换为日期格式，并只取年月日
result_df['交易日期'] = pd.to_datetime(result_df['交易日期'])

# 根据交易日期排序
result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True)

# 打印结果
print(result_df)