extjs中如何选中grid中的行，并设置该行不可编辑

Posted 2023-04-12

如：grid中有两条记录，其中有一字段为状态，我想把记录中状态为可入库的一条记录设为不可编辑

Ext.create('Ext.grid.Panel',

    title: 'Simpsons',

    store: Ext.data.StoreManager.lookup('simpsonsStore'),

    columns: [

        text: 'Name',  dataIndex: 'name' ,

        text: 'Email', dataIndex: 'email', flex: 1 ,

        text: 'Phone', dataIndex: 'phone'

    ],

    listeners:

        beforeedit:function(editor, e, eOpts)

            //return false;//不可编辑

        return true;//可编辑

       

    ,

    height: 200,

    width: 400,

    renderTo: Ext.getBody()

);

参考技术A 首先在grid的配置里面添加sm: new Ext.grid.RowSelectionModel(singleSelect:true)变为一行编辑，变为不可编辑的话…不太清楚…估计使用某个对象的disable方法…可以用firebug里面的dom工具查一下…试试就出来了本回答被提问者和网友采纳 参考技术B grid 有beforeedit事件，只要把beforeedit事件的返回值设为false,就不可编辑了。 参考技术C 有意思 没试过 参考技术D 你先把你的问题描述清楚先....选中grid的行，不就是鼠标点一下，就选中了吗？所以你先说清楚问题先

如何对具有重复列名的行进行切片并按顺序堆叠该行

【中文标题】如何对具有重复列名的行进行切片并按顺序堆叠该行

【英文标题】：How to slice a row with duplicate column names and stack that rows in order

【发布时间】：2020-03-25 02:09:07

【问题描述】：

我有一个如图所示的数据框，我想在不更改顺序的情况下将其转换为多行。

  RESP HR SPO2 PULSE
1  46  122  0    0   
2  46  122  0    0   
3
4

【问题讨论】：

您能否从样本数据中添加预期输出，也是 3 行？您是否需要在新 Dataframe 中重复上一列中的 RESP 值？

【参考方案1】：

一种可能的解决方案是使用reshape，列长度的唯一必要模数是0（因此可以将所有数据转换为4列DataFrame）：

df1 = pd.Dataframe(df.values.reshape(-1, 4), columns=['RESP','HR','SPO2','PULSE'])
df1['RESP1'] = df['RESP'].shift(-1)

通用数据解决方案：

a = '46 122 0 0 46 122 0 0 45 122 0 0 45 122 0'.split()
df = pd.DataFrame([a]).astype(int)
print (df)
    0    1  2  3   4    5  6  7   8    9  10  11  12   13  14
0  46  122  0  0  46  122  0  0  45  122   0   0  45  122   0

#flatten values
a = df.values.ravel()
#number of new columns
N = 4
#array filled by NaNs for possible add NaNs to end of last row
arr = np.full(((len(a) - 1)//N + 1)*N, np.nan)
#fill array by flatten values
arr[:len(a)] = a
#reshape to new DataFrame (last value is NaN)
df1 = pd.DataFrame(arr.reshape((-1, N)), columns=['RESP','HR','SPO2','PULSE'])
#new column with shifting first col
df1['RESP1'] = df1['RESP'].shift(-1)
print(df1)
   RESP     HR  SPO2  PULSE  RESP1
0  46.0  122.0   0.0    0.0   46.0
1  46.0  122.0   0.0    0.0   45.0
2  45.0  122.0   0.0    0.0   45.0
3  45.0  122.0   0.0    NaN    NaN

【讨论】：

我收到此错误：ValueError: cannot reshape array of size 2348 into shape (5)

@NajamShah - 如果检查模 2348 % 5 = 3 则意味着必须删除最后 3 个值才能正常工作。或者需要添加缺失值以像最后一行一样结束 data, data, data, NaN, NaN？

@jezrael 如果不是上述错误，这甚至会给出正确的结果吗？例如，这不会重新使用第 1 行的 RESP 列作为第 2 行的第一列，然后所有内容都会出现乱序的一列......

@JonClements - 你说得对，看起来更复杂

对不起我的错误我不想再重复 RESP

【参考方案2】：

这是groupby的另一种方式：

df = pd.DataFrame(np.random.arange(12), columns=list('abcd'*3))

new_df = pd.concat((x.stack().reset_index(drop=True)
                     .rename(k) for k,x in df.groupby(df.columns, axis=1)), 
                    axis=1)

new_df = (new_df.assign(a1=lambda x: x['a'].shift(-1))
                .rename(columns='a1':'a')
         )

输出：

   a  b   c   d    a
0  0  1   2   3  4.0
1  4  5   6   7  8.0
2  8  9  10  11  NaN

【讨论】：

yop，也许应该解释双 a 列 - 而不是，因为选择问题