在这个示例中,函数concat_int_and_str接受两个参数,首先将整数转换为字符串,然后合并返回结果。 数据类型关系图 为了帮助理解int和str之间的关系,我们可以使用ER图(实体-关系图)来展示它们之间的联系。以下是用Mermaid语法绘制的关系图: INTintvalueSTRINGstringvalueconverts_to 这个关系图表明,int可以转换为string。...
However, in Python, if you try to concatenate a string with an integer using the+operator, you will get a runtime error. Example Let’s look at an example for concatenating a string (str) and an integer (int) using the+operator. string_concat_int.py current_year_message='Year is 'cu...
def concatString(string_list: List[str]) -> str:result = ''for str_i in string_list:result += str_ireturn result def main():string_list = list(string.ascii_letters * 100)for _ in range(10000):result = concatString(string_list) main() ...
print(str1[0:-1]) #输出第一个到倒数第2个的所有字符 print(str1[-1]) #输出字符串的最后一个字符 print(str1[2:5]) #输出从第三个开始到第五个的字符 print(str1[2:]) #输出从第三个开始的所有字符 print(str1*2) #输出字符串两次 代码语言:javascript 复制 Hello World! Hello World ! llo...
df = pd.concat([df1, df2]) 字符串函数 # 转成大写 countries_df['Country_upper'] = countries_df['Country'].str.upper() # 转成小写 countries_df['CountryCode_lower']=countries_df['CountryCode'].str.lower() # 计算字符串长度 countries_df['len'] = countries_df['Country'].str.len()...
repeat(int) 将字符串重复输出,int指定重复次数 5. 数据框数据合并 由于文件限制,有的时候我们会将同一个结果的几个部分分开保存,读入后需要对几部分的数据进行合并 merge 用于合并数据框,基本用法如下。 说明: left_on和right_on:指定合并数据的标准列。合并时,以提供的数据列为基准合并数据,若两个数据框对应的...
pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) 使用read_csv参数进行选择性读取:使用read_csv中的参数读取文件的特定行、列或块。 df = pd.read_csv('file.csv', usecols=['col1', 'col2'], nrows=100) 使用fillna处理缺失数据:用特定值或计算值(如列的均值)填充缺失值。
defstr_ck(epoch:int) ->str: for_inrange(epoch): 'a'* np.random.randint(1,100) return'' 测试环境为Python3.8.12,这里我取epoch=number=100,利用timeit计算100次运行时间。我得到了如下的结果: 取各组平均值,减去空白对照组可以得到平均净用时,再除以净用时最长的concat组,可以得到下表: ...
函数是 Python 内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
pd.concat([df1,df2],axis=1,key=[,]) # 数据视为列向量,合并形成两列 pd.concat([df1,df2],axis=0,ignore_index=True) # df1和 df2视为行向量,合并,行索引重新命名0~N; df1.combine_first(df2) # 当df1的数据中存在NaN时,使用df2中对应数据来填充。 arr = np.arange(12).reshape((3, 4))...