标签: tabular

我有一张LaTeX时代的表格.

这些时间是4:00或12:00,具有不同的长度.我想通过他们的冒号垂直对齐这些时间.在LaTeX中有一个很好的方法吗？

我正在写一个脚本,我希望能够将数据导入数据库表.该表是mysql,SQLite 3或PostgreSQL.假设它可能是大量数据(数据是电子商务软件的产品/类别/描述等).

保存此类数据的最佳(最快且更普遍使用)格式是什么？导入数据的最佳方法是什么？

我做了一些研究,但它只是让问题变得更难了.例如,有人说csv更好,因为它更小,有人说xml更糟,因为没有一个标准..有人说xml更好,因为数据更容易处理.

思考？我也对其他格式持开放态度.如果这有所不同,该软件是用PHP编写的.

我试图用数值数据写表到stdout.我想格式化,以便数字对齐如下:

1234     23
 312   2314
  12    123

我知道这个数字的最大长度是6个字符,是否有一种聪明的方法可以知道在数字之前需要输出多少空格,所以它看起来完全像这样？

我JTextPane来自Netbeans设计师的部分.我想在其上添加列和行.但是,没有选项可以在属性窗口中添加列或行JTextPane.还有另一种方法吗？

我有一个csv文件.csv文件的结构是:

Name Hour Location
A    4    San Fransisco
B    2    New York
C    4    New York
D    7    Denton
E    8    Boston
F    1    Boston

如果你观察上面的数据,有

2 New York and
2 Boston

我试着使用表格包.我尝试了表格包文档中提到的教程超过7个小时.但我完成了.

任何人都可以帮助我,如何使用Python提取位置列中该Csv文件中常用单词的计数.

谢谢.

我已经尝试保留在文本文件中(Obviosuly它需要更多的空间,因为它不是自定义来保存表格,因为excel是).我也试过保存序列化数据(c#,只是一个fyi).两种情况都没有任何好处.

我需要构建一个简单的数据表.所以通常我会说让我们使用表格,这就是它们的用途.

然而,这里有一个额外的小技巧,如果你点击"显示",有一个ajax调用,以显示下面的额外数据.这让我想知道,我应该切换到DIV吗？

我知道两者都有可能 - 但我正在努力寻找更清洁,更容易的东西......

(这里的数据是假的)

我试图在3x3网格中显示9个方形图像.我希望能够拉伸整个3x3方块的边界框,从而拉伸每个瓷砖.

我的解决方案将涉及表 - 我想现在已经避开过了？在现代和当代浏览器中,这样做的正确方法是什么？

请善待 - 我最后一次做前端开发,桌子时尚,而且不是Y2K.

有谁知道如何在表格的脚注的句子中以斜体形式放置公式、（奇怪的）字符或单词？

我正在使用 Rmarkdown 和 kableExtra 创建一个 pdf 文件。但是像$Y_{t-1}$or $p < .001$（因为我想要p斜体）之类的东西不起作用。还是我真的应该学习xtable？

我正在尝试基于钻石数据集在Rmarkdown(for pdf)中创建一个表格,我想在列名称上面更改一些列名称和标题,我想知道如何设置一些斜体或粗体的标题并且一些标题应该是符号(如部分eta平方的符号)或完整的公式.我已将我的R代码(我已经安装了Latex)与表格作为图片(尚未调整).

```{r setup, include=FALSE}

setwd("~/Desktop/Tables") 
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
# global options
options(knitr.table.format = "latex") 
# show space instead of NA in tables
options(knitr.kable.NA = '')
library(tidyverse)
library(knitr)
library(kableExtra)
df = diamonds

```

```{r message=FALSE, warning=FALSE}

df_table = df %>% 
  summarise(avg = round(mean(price), 2),
            sd = round(sd(price), 2),
            n = n(),
            range = round(max(price), 2)) %>% 
  mutate(grouping = "Total") %>% 
  select(grouping, avg, sd, n, range) %>% 
  bind_rows(df %>% 
              group_by(cut) %>% 
              summarise(avg = round(mean(price), 2),
              sd = round(sd(price), 2),
              n = …