小编kat*_*tus的帖子

为什么以下行在falseJavascript中返回:

 [[1,2,3], [1,2,4]].includes([1,2,3]);

这背后的基本逻辑是什么？

假设我有一个像这样的pandas数据帧:

    Person_1     Person_2     Person_3 
0   John Smith   Jane Smith   Mark Smith 
1   Harry Jones  Mary Jones   Susan Jones

可重复的形式:

df = pd.DataFrame([['John Smith', 'Jane Smith', 'Mark Smith'],
               ['Harry Jones', 'Mary Jones', 'Susan Jones'],
              columns=['Person_1', 'Person_2', 'Person_3'])

用下划线_替换每个名称中的名字和姓氏之间的空格的最好方法是什么:

    Person_1     Person_2     Person_3 
0   John_Smith   Jane_Smith   Mark_Smith 
1   Harry_Jones  Mary_Jones   Susan_Jones

先感谢您!

考虑到类型强制和性能问题，作为一个 JS 新手，我一直试图避免使用双重相等并选择三重相等。

然而，什么时候使用双重品质才有意义呢？

假设我有这个：

.flex-container {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  flex-direction: row;
}

.flex-container > div {
  background-color: DodgerBlue;
  color: white;
  width: 100px;
  margin: 10px;
  text-align: center;
  line-height: 75px;
  font-size: 30px;
}

<div class="flex-container">
  <div><a href="#">1</a></div>
  <div><a href="#">2</a></div>
  <div><a href="#">3</a></div>
</div>

我如何使用flexbox来订购商品，所以布局会像这样？

我无法更改HTML中div的顺序，因为它会危害其他视图的布局。

假设我有一个像这样的列表（以 tbl 格式）：

       Type.1 count averageTotal averageHP averageAttack averageDefense averageSpAtk averageSp..Def averageSpeed
       (fctr) (int)        (dbl)     (dbl)         (dbl)          (dbl)        (dbl)          (dbl)        (dbl)
 1       Bug    69     378.9275  56.88406      70.97101       70.72464     53.86957       64.79710     61.68116
 2      Dark    31     445.7419  66.80645      88.38710       70.22581     74.64516       69.51613     76.16129
 3    Dragon    32     550.5312  83.31250     112.12500       86.37500     96.84375       88.84375     83.03125
 4  Electric    44     443.4091  59.79545      69.09091       66.29545     90.02273       73.70455     84.50000
 5     Fairy    17     413.1765  74.11765      61.52941       65.70588     78.52941       84.70588     48.58824

如果我想计算平均总列中每列的百分比（每行），我将如何进行？

具体来说，我想要的结果是这样的：

      Type.1 count averageTotal averageHP averageAttack averageDefense averageSpAtk …