Python работает с таблицей данных с ключами и значениями в другой таблице?

Question

Python работает с таблицей данных с ключами и значениями в другой таблице?

Проблема в том, что класс div, который вы после буквально не начинаете с "file-plugin-", он просто содержит его. Вам нужно изучить атрибут класса вручную, JQuery не помогает с этим (что я знаю).

Что-то вроде этого должно работать:

$(function() {
  $(document).on('click','.addfile', function() {
  	// need to be dinamicaly
    var target = $(this).parents("div").filter((_, div) => -1 != div.className.indexOf('file-plugin-'));
    // console.log(target[0]);
    // Or using the "contains" selector (credit to @epascarello)
    target = $(this).parents("div[class*=file-plugin-]");
    var string = target.attr("class").split(" ").filter( clazz => clazz.startsWith('file-plugin-'))[0];
    console.log(string);
  });
});

<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script>
<div class="wrap1">
    <div class="other class file-plugin-1">
        <div class="wrap2">
            <div class="input-group-append">
                <button type="button" class="remfile">Remove</button>
                <button type="button" class="addfile">Add</button>
             </div>
         </div>
    </div>
</div>

0

pandas key python

задан TheBrummie 18 January 2019 в 17:49

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

pandas key python

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Вы можете преобразовать свою справочную таблицу в словарь, а затем использовать метод Pandas replace () , чтобы преобразовать все ключи в вашем главном информационном фрейме в более длинные описания, которые находятся в вашем справочнике. до стола.

Вот пример:

Скажем, у вас есть фрейм данных с именем df, который имеет столбец Weather, подобный этому:

И затем произнесите Верхняя таблица называется keys_df и выглядит следующим образом:

    Key Meaning
0   1   Sunny
1   2   Cloudy
2   3   Rainy

Сначала выполните следующие два шага, чтобы преобразовать вашу справочную таблицу keys_df в словарь:

[ 1130] Установите столбец Key в качестве индекса, используя метод set_index () Панд:

keys_df = keys_df.set_index('Key')
Затем используйте Панд ' Метод to_dict () для создания словаря из справочной таблицы keys_df:

key_dict = keys_df.to_dict()

На этом этапе поиск словарь будет выглядеть следующим образом:

{'Meaning': {1: 'Sunny', 2: 'Cloudy', 3: 'Rainy'}}

Последний шаг - использование метода replace () для замены каждого числа в столбце Weather в вашем основной фрейм данных df с его текстовым описанием, которые содержатся в словаре под ключом Meaning внутри словаря, возвращенного методом to_dict():

df.loc[:,'Weather'] = df['Weather'].replace(key_dict['Meaning'])

Это будет сделать тебя Столбец r Weather выглядит так:

    Weather
0   Sunny
1   Cloudy
2   Rainy
3   Rainy
4   Cloudy
5   Sunny
6   Sunny
7   Sunny
8   Cloudy
9   Rainy