pb有些函数很麻烦,如pagecount()

K1933 2003-11-08 11:53:28
pb有些函数很麻烦,如pagecount()

打印预览的正常的情况下,
ii_pagecount = integer(dw_print.describe("evaluate('pagecount()',1)"))可以返回整个页面;但如果当前的数据窗口为分组选择了:Reset page cunt = True时,再使用pagecount()时它返回当前组的页数,但我想两个页数都拿,怎么办呢??
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K1933 2003-11-12
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呵呵,我确实没有找到过更好的方案,算了,我们还是放弃吧,这样的问题并不影响项目的验收。
jimly 2003-11-09
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做两个dw,隐藏一个,
建个临时的,share data 一下,然后再

“不是吧,你去掉Reset page cunt = True取一次,然后加上再取一次”
fulongbiao 2003-11-09
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越是难题,咱兄弟就越要往上冲,你说对吗?楼主。
dingzhaofeng 2003-11-09
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jeff_107 2003-11-08
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没办法,这几个函数是有点麻烦,呵呵
K1933 2003-11-08
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liujiaqiang 2003-11-08
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没有什么参数,需要的话,请参考dajianshi(拔剑四顾心茫然) 的说法。
K1933 2003-11-08
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没有其它参数可以解决吗??
workhand 2003-11-08
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就是这样的,没办法
K1933 2003-11-08
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那运行起来不是很麻烦吗?因为我这个是用于preview里,那样子会让用户感觉到不好!
佣工7001 2003-11-08
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不是吧,你去掉Reset page cunt = True取一次,然后加上再取一次
xyzliuin 2003-11-08
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没有好的方法
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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