CheckNull|str1isNone|str1=' 'notpass 以上状态图描述了当字符串为null时,将其赋值为空格的处理过程。首先进行判断,如果字符串为null,则执行赋值为空格的操作,否则不做任何处理。 总结 在Python中,字符串是一种常见的数据类型,在处理字符串为null的情况时,我们可以使用条件语句或者三目运算符来判断并赋值为空格。本文通过代码示例和状态图展示了如何处理字...
2、isspace判断字符串是否只由空格组成 >>>str="">>>print(str.isspace())False>>>str=" ">>>print(str.isspace())True>>>str="a ">>>print(str.isspace())False>>> 3、字符串去空格及去指定字符 去两边空格:str.strip() 去左空格:str.lstrip() 去右空格:str.rstrip() 4、python中没有NULL,...
/user/local/python/bin/python # coding=utf-8str =" "; print str.isspace(); str ="This is string example...wow!!!"; print str.isspace();TrueFalse 3、字符串去空格及去指定字符 去两边空格:str.strip() 去左空格:str.lstrip() 去右空格:str.rstrip() #!/user/local/python/bin/python #...
如果一个字符串被设置为null,它将与None相等。 下面是一个比较字符串和null的示例: str_value="Hello"print(str_value==None)# 输出: Falsestr_value=Noneprint(str_value==None)# 输出: True 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们首先将字符串"Hello"赋给变量str_value,然后使用==运算符将str_value...
>>>type('')<class''str'> 虽然表示空,但None是一个具体的Python对象,这和null含义不一样。 在Python中返回None: >>>defhas_no_return():...pass>>>has_no_return()>>>print(has_no_return())None 你可以使用 Python 的标识函数id()检查 None 的唯一性,它返回某一对象的唯一标识符,如果两个变量...
Python中的None与 NULL(即 1.首先要了解Pythond的对象的概念: Python中,万物皆对象,所有的操作都是针对对象的,那什么是对象,5是一个int对象,‘oblong’是一个str对象,异常也是一个对象,抽象一点是,人,猫,够也是一个对象 那对于一个对象,它就有包括两方面的特征: 属性:去描述它的特征 方法: 它所具有的行为...
\0:Null(不是字符串结尾) \other:不转义 转义测试: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>print('a\0b\0c')a b c>>>print('t\te\ex\t\ta\an\nd\dEND')t e\ex an d\dEND>>>print('\u0043')C>>>print('\U00000043')C ...
skipkeys=False, # 默认值是False,若dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None),设置为False时,就会报TypeError的错误。此时设置成True,则会跳过这类key ensure_ascii=True, # 默认是ASCII码,若设置成False,则可以输出中文 ...
str, unicodestring int, long, floatnumber Truetrue Falsefalse Nonenull json.loads json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。 语法 json.loads(s[,encoding[,cls[,object_hook[,parse_float[,parse_int[,parse_constant[,object_pairs_hook[,**kw]]]) 实例 以下...
def concat_col_str_condition(df):# concat 2 columns with strings if the last 3 letters of the first column are 'pil' mask = df['col_1'].str.endswith('pil', na=False) col_new = df[mask]['col_1'] + df[mask]['col_2'] col_new.replace('pil', ' ', regex=True,...