符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设
本套餐主要针对企业品牌型网站、中高端设计、前端互动体验...
商城网站建设因基本功能的需求不同费用上面也有很大的差别...
手机微信网站开发、微信官网、微信商城网站...
join主要用于基于索引的横向合并拼接;
在大庆等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供做网站、网站制作 网站设计制作按需制作,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,网络营销推广,成都外贸网站制作,大庆网站建设费用合理。
merge主要用于基于指定列的横向合并拼接;
concat可用于横向和纵向合并拼接;
append主要用于纵向追加;
combine可以通过使用函数,把两个DataFrame按列进行组合。
join
join是基于索引的横向拼接,如果索引一致,直接横向拼接。如果索引不一致,则会用Nan值填充merge是基于指定列的横向拼接,该函数类似于关系型数据库的连接方式,可以根据一个或多个键将不同的DatFrame连接起来。该函数的典型应用场景是,针对同一个主键存在两张不同字段的表,根据主键整合到一张表里面。
可以指定不同的how参数,表示连接方式,有inner内连、left左连、right右连、outer全连,默认为inner;
‘’.join()的意思是字符串的拼接函数,可以将一个可迭代对象拼接成一个字符串。
比如说你这个s1是一个列表的话,用了这个最后形成的就是列表里的每一个元素都按照‘’这个进行拼接。‘’这个是一个空字符串,还可以‘,’这个意思是用逗号连接列表中的每一个元素。
alp很明显就是一个变量呀,最后返回给调用者,这个变量记录的是最大出现次数的那个元素。
方法1:使用加号“+”连接字符串
最常用的连接字符串的方式是用加号“+”连接两个字符串,连接后这两个字符串将连接成一个字符串。但需注意的是,不能用“+”连接字符串和数字,需要把数字使用str()函数转换成字符串,或者直接在数字两侧加带引号,再进行连接,示例如下:
该方法性能差,尽量少用,因为 Python 中字符串是不可变类型,使用“+”号连接相当于生成一个新的字符串,需要重新申请内存,当用“+”号连接非常多的字符串时,将会很耗费内存,可能造成内存溢出。
方法2:使用逗号连接字符串
方法3:通过“%”连接字符串
借鉴C语言中的 printf 函数功能,使用%号连接一个字符串和一组变量,字符串中的特殊标记会被自动使用右边变量组中的变量替换。
注:其中%s是占位符。
方法4:通过str.format()方法拼接
通过这种方式拼接字符串需要注意的是字符串中{}的数量要和format方法参数数量一致,否则会报错。
方法5:通过f-strings拼接
在python3.6.2版本中,PEP 498 提出一种新型字符串格式化机制,被称为“字符串插值”或者更常见的一种称呼是f-strings,f-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:
方法6:通过str.join()方法拼接
这种方式一般常使用在将集合转化为字符串,”.join()其中”可以是空字符,也可以是任意其他字符,当是任意其他字符时,集合中字符串会被该字符隔开,例如:
输出
我最喜欢的数字是-8
方法7:通过()多行拼接
python遇到未闭合的小括号,自动将多行拼接为一行。
方法8:通过string模块中的Template对象拼接
Template的实现方式是首先通过Template初始化一个字符串。这些字符串中包含了一个个key。通过调用substitute或safe_subsititute,将key值与方法中传递过来的参数对应上,从而实现在指定的位置导入字符串。
总结
格式化类:%、format()、 template
拼接类:+、()、join()、逗号
插值类: f-strings
当要处理字符串列表等序列结构时,彩用join()方式;拼接长度不超过20时,选用+号操作符方式;长度超过20的情况,高版本选用f-string,低版本看情况使用format()或join()方式。
「目录」
数据规整:聚合、合并和重塑
Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
-------- 数据库风格的DataFrame合并
-------- 索引上的合并
上一篇笔记讲的是如何根据DataFrame的列名来链接两个DataFrame对象。
有时候我们要根据DataFrame中的index索引来合并数据。这种情况下,我们可以传入 left_index=True或right_index=True 或两个都传入来说明索引被用作链接键。
我们先创建两个DataFrame,指明根据第一个DataFrame的'key'列和第二个DataFrame的index索引来合并数据:
默认的merge方法是求取链接键的交集,通过传入how='outer'可以得到它们的并集:
层次化索引数据的合并
对于层次化索引的数据的合并,我们要以 列表的形式指明用作合并键的多个列 。
比如下面我们就指定根据第一个DataFrame的'key1'列和'key2'列以及第二个DataFrame的index索引来合并:
同时使用双方的索引来合并也没问题:
join方法
DataFrame还有便捷的实例方法join,它能更方便的实现按索引合并,但要求没有重叠的列。
我们还可以向join传入一组DataFrame,类似于concat函数,实现多个DataFrame的合并拼接:
-END-
insert()是Python中的内置函数,可将给定元素插入列表中的给定索引。
python的insert函数中有两个必填参数,第一个是填充的位置,第二个是填充的内容。必须有小数点,不然报错。一般用1.0,就是往下面一行行的写。
insert()的参数和返回值
参数:index - the index at which the element has to be inserted.
element - the element to be inserted in the list.
返回值:This method does not return any value but
it inserts the given element at the given index.
这篇文章主要介绍了详解Python中的join()函数的用法,join()函数主要用来拼接字符串,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下
函数:string.join()
Python中有join()和os.path.join()两个函数,具体作用如下:
join(): 连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串
os.path.join(): 将多个路径组合后返回
一、函数说明
1、join()函数
语法: 'sep'.join(seq)
参数说明
sep:分隔符。可以为空
seq:要连接的元素序列、字符串、元组、字典
上面的语法即:以sep作为分隔符,将seq所有的元素合并成一个新的字符串
返回值:返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串
2、os.path.join()函数
语法: os.path.join(path1[,path2[,......]])
返回值:将多个路径组合后返回
注:第一个绝对路径之前的参数将被忽略
二、实例#对序列进行操作(分别使用' '与':'作为分隔符)
seq1 = ['hello','good','boy','doiido']
print ' '.join(seq1)
hello good boy doiido
print ':'.join(seq1)
hello:good:boy:doiido
#对字符串进行操作
seq2 = "hello good boy doiido"
print ':'.join(seq2)
h:e:l:l:o: :g:o:o:d: :b:o:y: :d:o:i:i:d:o
#对元组进行操作
seq3 = ('hello','good','boy','doiido')
print ':'.join(seq3)
hello:good:boy:doiido
#对字典进行操作
seq4 = {'hello':1,'good':2,'boy':3,'doiido':4}
print ':'.join(seq4)
boy:good:doiido:hello
#合并目录
import os
os.path.join('/hello/','good/boy/','doiido')
'/hello/good/boy/doiido'