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面文章，實現了通過表單完成數據的錄入，并寫入數據庫。接下來實現數據的修改和刪除。
首先找到user_manager.html文件，增加修改和刪除的按鈕。
找到顯示數據的表格<table>標簽，在表頭區域增加一列<th>操作</th>，然后在顯示數據的for循環中增加一個<td></td>標簽,在標簽內增加兩個連接<a>標簽，href先設置為空，各增加一個class樣式。如圖所示：
刷新user_manager.html頁面，如下圖。現在按鈕已經添加到前端頁面。
接下來，完善刪除功能。
先在views.py中建立一個刪除的方法，如下。方法傳入兩個參數，一個request，一個需要刪除行的id，使用User類的filter功能在數據庫中查找數據，使用delete()方法刪除數據，最后返回user_manager頁面。
def user_delete(request,user_id):
User.objects.filter(id=user_id).delete()
return redirect("/user_manager/")接下來增加路由，以在前端調用該方法刪除數據。打開urls.py文件，新增加一個刪除數據的路由。
在前端user_manager.html頁面中，增加刪除的href如下：
試驗一下刪除功能，打開user_manager.html頁面，找到第一條數據，
點擊刪除按鈕，第一條數據已被刪除。
下篇筆記，將記錄如何實現修改數據的功能。
本Pandas教程中，我們將詳細介紹如何使用Pandas read_html方法從HTML中獲取數據。首先，在最簡單的示例中，我們將使用Pandas從一個字符串讀取HTML。其次，我們將通過幾個示例來使用Pandas read_html從Wikipedia表格中獲取數據。在之前的一篇文章(關于Python中的探索性數據分析)中，我們也使用了Pandas從HTML表格中讀取數據。
在開始學習Python和Pandas時，為了進行數據分析和可視化，我們通常從實踐導入數據開始。在之前的文章中，我們已經了解到我們可以直接在Python中輸入值(例如，從Python字典創建Pandas dataframe)。然而,通過從可用的源導入數據來獲取數據當然更為常見。這通常是通過從CSV文件或Excel文件中讀取數據來完成的。例如，要從一個.csv文件導入數據，我們可以使用Pandas read_csv方法。這里有一個如何使用該方法的快速的例子，但一定要查看有關該主題的博客文章以獲得更多信息。
現在，上面的方法只有在我們已經有了合適格式的數據(如csv或JSON)時才有用(請參閱關于如何使用Python和Pandas解析JSON文件的文章)。
我們大多數人會使用Wikipedia來了解我們感興趣的主題信息。此外，這些Wikipedia文章通常包含HTML表格。
要使用pandas在Python中獲得這些表格，我們可以將其剪切并粘貼到一個電子表單中，然后，例如使用read_excel將它們讀入Python。現在，這個任務當然可以用更少的步驟來完成:我們可以通過web抓取來對它進行自動化。一定要查看一下什么是web抓取。
當然，這個Pandas讀取HTML教程將要求我們安裝Pandas及其依賴項。例如，我們可以使用pip來安裝Python包，比如Pandas，或者安裝一個Python發行版(例如，Anaconda、ActivePython)。下面是如何使用pip安裝Pandas: pip install pandas。
注意，如果出現消息說有一個更新版本的pip可用，請查看這篇有關如何升級pip的文章。注意，我們還需要安裝lxml或BeautifulSoup4，當然，這些包也可以使用pip來安裝: pip install lxml。
下面是如何使用Pandas read_html從HTML表格中抓取數據的最簡單的語法:
現在我們已經知道了使用Pandas讀取HTML表格的簡單語法，接下來我們可以查看一些read_html示例。
第一個示例是關于如何使用Pandas read_html方法的，我們將從一個字符串讀取HTML表格。
現在，我們得到的結果不是一個Pandas DataFrame，而是一個Python列表。也就是說，如果我們使用type函數，我們可以看到:
如果我們想得到該表格，我們可以使用列表的第一個索引(0)
在第二個Pandas read_html示例中，我們將從Wikipedia抓取數據。實際上，我們將得到蟒科蛇(也稱為蟒蛇)的HTML表格。
現在，我們得到了一個包含7個表(len(df))的列表。如果我們去Wikipedia頁面，我們可以看到第一個表是右邊的那個。然而，在本例中，我們可能對第二個表更感興趣。
在第三個示例中，我們將從瑞典的covid-19病例中讀取HTML表。這里，我們將使用read_html方法的一些附加參數。具體來說，我們將使用match參數。在此之后，我們還需要清洗數據，最后，我們將進行一些簡單的數據可視化操作。
如上圖所示，該表格的標題為:“瑞典各郡新增COVID-19病例”。現在，我們可以使用match參數并將其作為一個字符串輸入：
通過這種方式，我們只得到這個表，但它仍然是一個dataframes列表。現在，如上圖所示，在底部，我們有三個需要刪除的行。因此，我們要刪除最后三行。
現在，我們將使用Pandas iloc刪除最后3行。注意，我們使用-3作為第二個參數(請確保你查看了這個Panda iloc教程，以獲得更多信息)。最后，我們還創建了這個dataframe的一個副本。
在下一節中，我們將學習如何將多索引列名更改為單個索引。
現在，我們要去掉多索引列。也就是說，我們將把2列索引(名稱)變成唯一的列名。這里，我們將使用DataFrame.columns 和 DataFrame.columns,get_level_values:
最后，正如你在“date”列中所看到的，我們使用Pandas read_html從WikiPedia表格抓取了一些注釋。接下來，我們將使用str.replace方法和一個正則表達式來刪除它們:
現在，我們繼續使用Pandas set_index將日期列變成索引。這樣一來，我們稍后就可以很容易地創建一個時間序列圖。
現在，為了能夠繪制這個時間序列圖，我們需要用0填充缺失的值，并將這些列的數據類型更改為numeric。這里我們也使用了apply方法。最后，我們使用cumsum方法來獲得列中每個新值累加后的值:
在最后一個示例中，我們使用Pandas read_html獲取我們抓取的數據，并創建了一個時間序列圖。現在，我們還導入了matplotlib，這樣我們就可以改變Pandas圖例的標題的位置:
在這個Pandas教程中，我們學習了如何使用Pandas read_html方法從HTML中抓取數據。此外，我們使用來自一篇Wikipedia文章的數據來創建了一個時間序列圖。最后，我們也可以通過參數index_col來使用Pandas read_html將' Date '列設置為索引列。
英文原文：https://www.marsja.se/how-to-use-pandas-read_html-to-scrape-data-from-html-tables
譯者：一瞬
著WPS開始使用JS宏，我也開始嘗試使用JavaScript（簡稱JS）在WPS表內進行自動化開發，實現一些小功能。今天的講的是如何自動清除表格內容。
做表格自動化開發，例如統計等等，每次運行腳本都需要清除之前運行得出的內容，否則新舊結構擠在一起就出現混亂了，分不清那個是最新的結果，這里我以我正在做的的一個折舊計算器為例進行說明。
JS宏和VBA宏本質上都是一樣的工具，只不過JS宏可以實現跨平臺，但相關功能還沒有VBA那么完善。以上的效果其實就是兩行代碼實現的。代碼如下：
function catl(){
var urow=Application.Worksheets.Item("計算器").Range("A65535").End(xlUp).Row
Application.Worksheets.Item("計算器").Range("A5:D"+urow).Delete()
}第一句，獲得當前表格中A列用了多少行，由于我這個表格用的是前四列，用這個語句就可以制定用了多少行，第二句是清除前四列第四行以后的所有內容，也就是保留表頭，表格其他部分。
金山在做WPS的JS相關接口的時候已經盡量向原來VBA的接口靠攏了，例如var urow=Application.Worksheets.Item("計算器").Range("A65535").End(xlUp).Row中的Application.Worksheets.部分和.Range("A65535").End(xlUp).Row部分幾乎要就是VBA語句，只不過官方文檔還不是很完善，這個End(xlUp)在文檔中壓根就沒有提這個用法。是我自己試出來的。
我是且行且思，一個程序員/數據分析師/金山辦公KVP，終身學習者，不定時和大家分享知識和好
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