jQuery教程:元素操作详解

需积分: 10 1 下载量 55 浏览量 更新于2024-08-12 收藏 10KB MD 举报
"jQuery是JavaScript库,提供简便的HTML文档遍历、事件处理、动画设计和Ajax交互等功能。本文将深入讲解jQuery中的元素操作方法,包括创建元素、内部和外部插入元素、替换元素、删除元素、克隆元素以及包裹元素等核心功能。" 在jQuery中,元素操作是其强大的特性之一,它提供了简洁的API来简化DOM操作。以下是对标题和描述中所提及的知识点的详细说明: ### 1. 创建元素 创建新元素是通过`$()`函数实现的,例如: ```javascript var div = $('<div></div>'); ``` ### 2. 内部插入元素 - `append()`用于在元素的末尾添加内容: ```javascript $('div').append($('<p></p>')); $('<p>hello</p>').appendTo('div'); ``` - `prepend()`则是在元素的开头添加内容: ```javascript $('div').prepend($('<p></p>')); $('<p>hello</p>').prependTo('div'); ``` ### 3. 外部插入元素 - `after()`在指定元素后面插入内容: ```javascript $('div').after($('<p></p>')); $('<p></p>').insertAfter('div'); ``` - `before()`则是在指定元素前面插入内容: ```javascript $('div').before($('<p></p>')); $('<p></p>').insertBefore('div'); ``` ### 4. 替换元素 - `replaceWith()`用于替换元素: ```javascript $('div').replaceWith($('<p></p>')); $('<p></p>').replaceAll('div'); ``` ### 5. 删除元素 - `empty()`清空元素内的所有内容: ```javascript $('div').empty(); ``` - `remove()`则完全删除元素: ```javascript $('div').remove(); ``` - `detach()`类似`remove()`,但保留与元素相关的事件和数据: ```javascript $('div').detach(); ``` ### 6. 克隆元素 - `clone()`可以克隆元素,并可选择是否复制事件: ```javascript $('li').clone(true, true); ``` ### 7. 包裹元素 - `wrap()`将每个匹配的元素包裹在一个指定的HTML结构内: ```javascript $("p").wrap("<div></div>"); ``` - `wrapAll()`则会用一个容器包裹所有匹配的元素: ```javascript $("p").wrapAll("<div></div>"); ``` 以上就是jQuery中关于元素操作的基本知识点,它们极大地提高了开发效率,使得DOM操作变得简单直观。理解并熟练掌握这些方法,能够帮助开发者更高效地进行网页动态效果的实现和页面布局的调整。

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

2023-06-03 上传