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# 不推荐写法,代码耗时:2.6秒import stringfrom typing import List 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 ...
x=random.randint(1e5,1e8) #生成一个随机整数 y=list(map(int,str(x))) #提出每位上的数字 z=list(map(lambda x,y: x%2==1 and y%2==0, [1,3,2,4,1],[3,2,1,2])) print(x); print(y); print(z) 代码语言:javascript 复制 46929687 [4, 6, 9, 2, 9, 6, 8, 7] [False...
df['string_column'].str.upper() 日期处理:将字符串转换为日期时间并提取特征。 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df['year'] = df['date_column'].dt.year 内存优化:通过将数字列下降转换为整数来减少内存使用。 df['int_column'] = pd.to_numeric(df['int_column'], ...
contains(string) 判断某一字符串在不在序列的元素中,类似于in函数,返回的是布尔逻辑判断结果,True或者False extract(pattern) 该函数是去除某一个序列中特定的值,pattern必须为一个正则表达式,并且通过括号()指定需要返回的信息,类似于正则表达式中group的用法,示例如下。
ascii_letters * 100) for _ in range(10000): result = concatString(string_list) main() 当使用a + b拼接字符串时,由于 Python 中字符串是不可变对象,其会申请一块内存空间,将a和b分别复制到该新申请的内存空间中。因此,如果要拼接n个字符串,会产生 n-1个中间结果,每产生一个中间结果都需要申请和...
接下来,首先需要做的就是把姓名和名字这两个字段名称统一,将名字改为姓名,然后使用pd.concat就可以把所有读取到的excel数据的列表进行合并了。合并结果如下,不包含身高信息的员工身高一列被填充为空,还需要强调的是合并的表格列名顺序不必一致,只要相同名称就可以正确合并,这就是pandas的强大之处。 输出excel文件数据...
defstr_stringio_r(epoch:int) ->str: s = StringIO('a') for_inrange(epoch): s.write('a'* np.random.randint(1,100)) returns.getvalue() defstr_concat(epoch:int) ->str: s ='' for_inrange(epoch): s +='a'* np.random.randint(1,100) ...
推荐写法，代码耗时：0.06秒def main():size = 1000000for _ in range(size):a = 3b = 5a, b = b, a # 不借助中间变量main()4.3 字符串拼接用join而不是+不推荐写法，代码耗时：2.6秒import stringfrom typing import Listdef concatString(string_list: List[str]) -> str:result =...
注:这个方法要特别说明一下,“+”是一个坑,因为使用加号连接2个字符串会调用静态函数string_concat(register PyStringObject *a,register PyObject *b),这个函数大致的作用呢,就是首先开辟一块a+b大小的内存的和的存储单元,然后把a和b都拷贝进去。一个“+”就是一次啊!那n个字符串拼接,那就是n-1次啊!你...