Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。
今天要跟大家分享的是sparklines迷你图系列14——BoxPlot。 箱线图是用于呈现数据分布形态（功能类似直方图）的一种图表，对于连续型数据，箱线图可以展现数据分布的极差、中值以及各个分位数，
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(TreeMap)。 使用sparklines迷你图工具，可以在excel中轻松制作出只有高级可视化让软件才能胜任的复杂图
自小魔方的公众号开通以来，陆陆续续、啰里啰嗦的分享了很多技巧，但是一直觉得很杂乱，缺乏体系，所以以后有必要定期对各系列分享内容进行阶段性总结。 最近一个系列一直在围绕sparklines这款迷你图插件在写，当然限于时间和精力，只能跟着官方的指导文档和操作案例进行，没有对于各类图表的使用场景进行详尽的描述。 我很喜欢用迷你图来表达数据，（当然不是所有的图表类型都适合使用迷你图表达）因为这样做出来的图表显得灵气十足、清新简洁。（主要是可以利用excel单元格这一纯天然的排版利器） 特别是sparklines迷你
今天分享sparklines迷你图系列13——Composition（Pie）。 大家看到名字就肯定知道是饼图了。借助sparklines迷你图工具，我们可以通过特殊的函数语法，做出袖珍型的，装在单元
按照之前的计划，今天开始按照sparklines插件的图表分类标准开始跟大家分享详细的做法。 按照该插件在excel菜单中的顺序，先来看测量尺度（Scales）的两个图表类型：Standard、XY。
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列13——Correlation（HeatMap）。 热力图在excel中可以轻松的通过自带的条件格式配合单元格数字来完成。 但是在sparklines迷
今天接着分享Evolution图表类型中的Area图表。 其实就是我们常见的区域图（或者叫面积图），它与折线图（昨天讲到的）都是用来呈现时间序列中的趋势走向和波动范围，进而对事物发展状态做出评价。 昨
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今天跟大家分享一种小而美的excel单元格图表——迷你图。 ▼ 这种图表小到可以存放在单独的单元格中，能够展现数据大致趋势和概览，但是对于精准的数据信息表达却并不很清晰，不过可以作为趋势参考。 这
昨天跟大家分享了关于sparklines迷你图插件的的第一类图表类型，尺度（Scales）图表类型，今天要分享的是第二个图表类型——在项目标管理中使用频率非常高的子弹图（Bullet）。 当然这些图表
表示HTML文档元素的HTMLElement对象定义了读/写属性。映射了元素的HTML属性。HTMLElement定义了通用的HTTP属性。以及事件处理程序的属性。特定的Element子类型为其元素定义了特定的属性。
以下列出的图表，图形和数据可视化的最佳软件，从创建基本的2D图表到产生复杂的数据集的数据可视化，这些PHP，Javascript、Flash的图表，对于任何一个严谨的开发者都是必须一览的。 1. Fu
sparkline这个单词，我第一次看的时候，也不知道这什么意思啊，以前根本没听过啊，但是这真真实实的出现在了redis的代码中了，刚刚开始以为这也是属于普通的队列嘛，就把他分在了struct包里了。好来分析完了，与原本我所想的差太大了。sparkline英文中的意思“微线图”,这么说吧，类似于折线图，由一个一个信息点构成。所以看到这个意思，你或许就明白了sparkline.c是干什么用的了吧，就是画图用的。我们看看这个画图的内部结构是什么，画图需要的元素是哪些： [cpp] /* sparkline.
今天跟大家分享sparklines迷你图系列16——Distribution(Stripes)。 Stripe图是类似于条形码那样的呈现连续性数据分布状态的一种图表，可以叫它条线图。 该图表与昨天分享
今天要分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(Stacked)。 Stack中文含义为堆积，该图表也就是我们常用到的堆积图。 以上是Stacked图表所有的参数含义及各参
今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列9——Composition中的Pareto。 其实就是在很久以前分享过的帕累托图，当时分享的时候是通过一个柱形图+折线图（柱形图是按照指标大小从左至右
在现代的Web应用开发中，与Excel文件的导入和导出成为了一项常见而重要的任务。无论是数据交换、报告生成还是数据分析，与Excel文件的交互都扮演着至关重要的角色。本文小编将为大家介绍如何在熟悉的电子表格 UI 中轻松导入 Excel 文件，并以编程方式修改表格或允许用户进行编辑，最后使用葡萄城公司的纯前端表格控件SpreadJS组件它们导出回 Excel 文件。
今天跟大家分享sparklines迷你图系列16——Distribution(Spread)。 这种图表用中文翻译是在费解，没有特别合适的叫法，但是实际上它是一种用于展示数值型变量分布形态的图表（很类
今天跟大家分享sparklines迷你图系列的第七篇——Comparision（+/-Variance）。 该图表用于表现指标增长率波动情况，波动范围-100%~100%之间。通过方向及填充颜色来区分
今天分享sparklines迷你图中的Comparision图表类型中的Columns图表。 该图表说到底其实就是我们日常工作中最常用到的柱形图。 该图表的函数参数较多，一共有15个之多，但是很多元素
今天跟大家分享sparklines迷你图系列17——ScatterChart。 ScatterChart是日常使用频率非常频繁的图表——条形图。 在迷你图插件的指导文档里，给迷你散点图提供非常详细的工
今天继续跟大家分享的sparklines迷你图系列12——Composition(Cascade)。 不知道为啥这个图的名字英文看起来这么怪，但是其实他就是我们之前分享过的瀑布图。 瀑布图用于对各种正
今天跟大家分享区域（面积图）图的一个变体——水平线图。 之所以说是面积图的变体，因为这种水平线图，表达的信息与面积图几乎差不多，差别仅仅在图表呈现形式上。 水平线图将正负区域都放置在水平线以上，并且在
JavaScript在前端领域占据着绝对的统治地位，目前更是从浏览器到服务端，移动端，嵌入式，几乎所有的所有的应用领域都可以使用它。技术圈有一句很经典的话“凡是能用JavaScript实现的东西，最后都会用JavaScript实现”。 Excel 电子表格自 1980 年代以来一直为各行业所广泛使用，至今已拥有超过3亿用户，大多数人都熟悉 Excel 电子表格体验。许多企业在其业务的各个环节中使用了 Excel 电子表格进行数据管理。
今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列8——Comparision图表类型中的单条形图/柱形图。 这里所指的条形图之所以称为单条形图、柱形图，是因为每一个数据条或者柱子都是单独存放在一个单元
JavaScript是一个涵盖多种框架、直译式、可以轻松自定义客户端的脚本语言，在 Web 应用程序中，更加易于编码和维护。而Excel 作为一款深受用户喜爱的电子表格工具，借助其直观的界面、出色的计算性能和图表工具，已经成为数据统计领域不可或缺的软件之一。
迷你图（Mini Chart）最早起源于流程图和组织架构图中的一种简化图形，用于表示一个大型数据集合中的趋势和变化。随着数据可视化技术的发展，迷你图也被广泛应用在各种类型的数据图表中，例如折线图、柱形图、散点图等。迷你图通常具有小巧、简洁、直观的特点，能够在有限的空间内有效地展示数据趋势，方便用户理解和分析数据。在现代数据分析和商业决策中，迷你图已经成为一种非常常见的数据可视化工具。今天的文章内容就是介绍如何在JavaScript中引入迷你图。
今天跟大家分享条件格式的另一个贴心小技巧——图表集！ ▽▼▽ 也许大家用的不多，不过这个小技巧之所以要跟大家分享，是因为它采用的迷你小图标的形式，非常细致的刻画出整体数据的趋势，可以让人一目了然的观察
走势图（Sparklines）是一种非常小的的图形，可以在嵌在一段文字和一个标题中间，或者一副图像旁边，它可以非常方便的可视化内容中的数据。而 Sparky 就是一个用来制作走势图的 JavaScript 库。
该类型图表既然被划分到Evolution类型，想必大家也能大概猜出其用途，就是用于评估指标走势的优劣、好坏与波动区间范围。 这样形式可以更好的呈现一类指标一段时间的走势或者不同状况下的状态等。 lin
在 GrapeCity Documents出现以前，服务端文档组件向来以Apache POI为代表，作为一款由Java编写的开源API库，Apache POI 主要应用于对Microsoft Office文档进行读、写，以及创建和维护。
这段时间迷上了那种袖珍型的迷你图，在之前的分享中曾经分享过关于迷你图的内容，其中涉及到几款制作迷你图的插件（excel内置的三款迷你图就不说了）——Tinygraphs、MicroCarts、Sparlines。 其中Tinygraphs插件所涉及的类型较少，之前分享的时候讲的也比较详细，MicroCarts插件因为有15天的试用期（当初下载的时候算是一时心血来潮，拖延症伤不起）结果——过期了也没想起来去看，就这么白白错过了。 Sparlines插件的图表着实够丰富，但是因为没有中文指南，看英文太费劲儿（主
文章主要介绍了如何使用 R 语言进行数据可视化。首先介绍了 R 语言的特点和适用场景，然后讲解了 R 语言的数据可视化功能，包括绘制各种图形的基本要素、常用函数和可视化软件。文章还通过实际例子展示了如何使用 R 语言进行数据可视化，并介绍了利用这些可视化方法可以解决的问题。
今天不聊关于ggplot图表的知识，我们聊一聊一个提供地图配色方案的网站——ColorBrewer2.org。 不要觉得这样太小题大做（关于图表配色，已经发过N多篇推送），为什么一直在强调配色这个话题，因为它实在是——太很重要了，至少对于实际商务应用场合的数据地图而言…… 我的公众号菜单中，左派第三栏有一篇叫做“图表之道”的文章【其实是在向刘万祥老师致敬（因为它的那本《Excel图表之道》，才有了今天的这个公众号）】，文章中曾讲到过，为何我们要用图表来表达数据信息——视觉信息获取过程中右脑思维的重要性。 而
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表，这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
为了提高大家开发 React 项目的效率, 笔者结合自己的实际工作经验, 汇总如下React项目常用插件.
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求，而在开发过程中，开发者往往会使用一些JavaScript库，从而更有效地达到想要的目标。最近，TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库，并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
我们在2013年推出了Cloud Elements集成平台的v1版本，这个产品在过去几年里一直为客户和公司发展提供了良好的服务。但是2017年，Web技术迅速演变，从而使用户期望也进一步发展。现在是我们重新思考整个开发者流程的时候了，这也为我们重新思考我们的技术栈提供了一个机会。 在产品发布周期和发布期限的世界中，技术的选择至关重要。以下是我们一路走来的历程，帮助你揭开一些关于React的实用亮点。 我们来自哪里 在React之前，我们使用AngularJS，这可能是当时被选中的最流行的前端框架。 但是如
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
我们在2013年推出了Cloud Elements集成平台的v1版本，这个产品在过去几年里一直为客户和公司发展提供了良好的服务。但是2017年，Web技术迅速演变，从而使用户期望也进一步发展。现在是我们重新思考整个开发者流程的时候了，这也为我们重新思考我们的技术栈提供了一个机会。 在产品发布周期和发布期限的世界中，技术的选择至关重要。以下是我们一路走来的历程，帮助你揭开一些关于React的实用亮点。
UI组件 Table / Grid reactable ag-grid react-datagrid griddle-react react-data-grid react-data-components react-bootstrap-table reactabular react-pivot fixed-data-table autoresponsive-react sematable 滚动加载 react-lazyload react-infinity react-infinite react-inf
在大数据时代，很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表，从而能很直观地了解数据的走向，开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展，从传统只能依靠于flash、IE的vml，各个浏览器尚不统一的svg，到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术，表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种： 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件，下面就分享下其中34款图表插件： 1.amcharts url
yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
好啦, 今天的分享就到这里啦, 如果你有好用的库推荐, 欢迎在评论区反馈~ 后续会在 趣谈前端 中持续总结复盘, 让技术工作更高效
最近要做一个企业的OA系统，以前一直使用EasyUI，一切都好，但感觉有点土了，想换成现在流行的Bootstrap为基础的后台UI风格，想满足的条件应该达到如下几个：
前端使用Bootstrap主题框架AdminLTE，后台使用python语言的tornado作为web框架。利用tornado的模板作为主要的动态页面生成方式，以及巧妙使用模板将json数据渲染到页面hidden元素的值，然后在js中直接用eval函数计算隐藏域的值来生成图表JavaScript插件所需的json数据来生成页面中相应的可视化图表。
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
辅助记忆:REQUIRED+REQUIRES_NEW+NESTED+SUPPORTS/NOT_SUPPORTED+MANDATORY/NEVER
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