qt中是否有类似 python 中的join函数

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

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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'

Python数据处理：筛选、统计、连表、拼接、拆分、缺失值处理

file1_path ='E:/Users/lenovo/Desktop/中视/622召回.csv' # 源数据

格式：file1=pd.read_csv(file1_path)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk')

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=[2,3])

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=lambda x:x%2==1)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',keep_default_na=False)

new=pd.DataFrame()

new.new[[0,1,2]]

new.new[0:2]

查询结果同上

new.loc[new['激活数']1000]

loc和iloc的区别：

loc：纯标签筛选

iloc：纯数字筛选

#筛选出new的某两列

new=new.loc[:,['phone','收件人姓名']]

#筛选new的第0，1列

new.iloc[:,[0,1]]

使用‘==’筛选-筛查“崔旭”的人（只能筛查指定明确的）

#new=file1.loc[(file1['收件人姓名']=='崔旭')|(file1['收件人姓名']=='崔霞')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查名字中包含'亮'和'海'的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.contains('亮|海')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查'崔'姓的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.startswitch('崔')]

#print(new)

df = df[(df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] .notnull() ) (df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] != "" )]

print("during_time(number)=0的个数：",newdata[newdata['during_time(number)'] ==0].count()['during_time(number)'])

print("during_time(number)=1,2,3的个数：",newdata[(newdata['during_time(number)'] 0) (newdata['during_time(number)'] 4)].count()['during_time(number)'])

print(newdata[newdata['during_time(number)'] ==0])

newdata[newdata['Team']. isin (['England','Italy','Russia'])][['Team','Shooting Accuracy']]

df.年龄.value_counts()

1.修改指定位置数据的值（修改第0行，’创建订单数‘列的值为3836）

new.loc[0,'创建订单数']=3836

2.替换‘小明’-‘xiaoming’

df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}})

3.批量替换某一列的值（把‘性别’列里的男-male，女-felmale）

方法一：df['性别']=df['性别'].map({'男':'male','女':'female'})

方法二：df['性别'].replace('female','女',inplace=True)

           或df['性别']=df['性别'].replace('female','女')                这就是inplace的作用

            +df['性别'].replace('male','男',inplace=True)

4.替换列索引

df.columns=['sex','name','height','age']

或者：df.rename(columns={'性别':'sex','姓名':'name','身高':'height','年龄':'age'})

5.删除某一列

del df['player']

6. 删除某一列（方法二），删除某一行（默认axis=0删除行，为1则删除列）

删除某一列（方法二）

df.drop('性别',axis=1)

删除某一行

df.drop(1,axis=0)

file1=pd.read_csv(file1_path)

file2=pd.read_csv(file2_path)

new1=pd.DataFrame()

new1['phone']=file1['phone']

new1['contact_time']=file1['contact_time']

new2=pd.DataFrame()

new2['phone']=file2['phone']

new2['submission_audit_time']=file2['提交审核时间']

newdata=pd.merge(new1,new2,on='phone',how='left')

df=pd.concat([df1,df2],axis=0)

4.2.2 横向表连接

df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

df1['地区'].str.split('·',3,expand=True)

df1:

df1[['城市', '城区','地址']] = df1['地区'].str.split('·', 3, expand = True)

5.1 缺失值删除

data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

data.dropna(how = 'all')    # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行

data.dropna(axis = 1)       # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）

data.dropna(axis=1,how="all")   # 丢弃全为缺失值的那些列

5.2 缺失值填充：pandas.DataFrame.fillna()函数

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

功能：使用指定方法填充NA/NaN值

其中inplace=True就是直接在原有基础上填满

5.3 缺失值查询：

缺失值数量查询：df.isnull().sum()

缺失值行查询：df[df.isnull().T.any()]

newdata['during_time']=pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])

newdata['during_time(number)']=(pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])).apply(lambda x: x.days)

new=pd.DataFrame()

new=newdata[newdata['during_time(number)'] ==0]

new.to_csv(save_path,encoding='utf-8-sig')

将数据按行拆分并存储到不同的csv文件中：

path='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.19/'

for i in range(0,30):

df.loc[[i]].to_csv(path+str(i)+'.csv',encoding='gbk')

df = df[['购药日期', '星期','社保卡号','商品编码', '商品名称', '销售数量', '应收金额', '实收金额' ]]

python join函数用法

python join函数用法如下：

join函数python就是把一个list中所有的串按照你定义的分隔符连接起来。join是string类型的一个函数，用调用他的字符串去连接参数里的列表，python里面万物皆对象，调用join函数，将后面的列表里的值用逗号连接成新的字符串。str（i）foriinlist这是一个映射，就是把list中每个值都转换成字符串。

函数含义

python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。

python对于thread的管理中有两个函数：join和setDaemon。

join：如在一个线程B中调用threada。join（），则threada结束后，线程B才会接着threada。join（）往后运行。

setDaemon：主线程A启动了子线程B，调用b。setDaemaon（True），则主线程结束时，会把子线程B也杀死，与C/C++中得默认效果是一样的。

python使用模块中的常量或函数需要用什么符号连接

input和print

input()输入函数不论输入什么返回值都为字符串。

当程序中有input()函数时,程序会停止在input()函数这块,这是程序阻塞。

而print的作用就是打印变量。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

如何用python定义一个函数来连接两个点？

#导入math包import math#定义点的函数class Point: x = 0 y = 0 z = 0 def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def getx(self): return self.x def gety(self): return self.y def getz(self): return self.z #定义距离函数class Getlen: def __init__(self, p1, p2): self.x = p1.getx() - p2.getx() self.y = p1.gety() - p2.gety() self.z = p1.getz() - p2.getz() self.len = math.sqrt((self.x)**2 + (self.y)**2 + (self.z)**2) def getlen(self): print("两点间的距离为：" , self.len) p1 = Point(0,0,0)p2 = Point(1,1,1)g = Getlen(p1,p2)

如何正确连接python中的两个函数

def openFile1(self):

pathFileName, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Wybierz plik', '', 'pdf(*.pdf)')

print("PathFileName-'{}', \n_-'{}'".format(pathFileName, _))

if pathFileName:

print("Wybrany plik: ", pathFileName)

g = open(pathFileName, 'rb')

return g

def openFile2(self):

pathFileName, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Wybierz plik', '', 'pdf(*.pdf)')

print("PathFileName-'{}', \n_-'{}'".format(pathFileName, _))

if pathFileName:

print("Wybrany plik: ", pathFileName)

h = open(pathFileName, 'rb')

return h

def laczeniePdf(self,g, h):

readerLinkPage1 = PyPDF2.PdfFileReader(open(g, 'rb'))

readerLinkPage2 = PyPDF2.PdfFileReader(open(h, 'rb'))

writerLinkPage = PyPDF2.PdfFileWriter()

OutputFile = open('FinalOutput.pdf', 'wb')

writerLinkPage.appendPagesFromReader(readerLinkPage1)

writerLinkPage.appendPagesFromReader(readerLinkPage2)

writerLinkPage.write(OutputFile)

OutputFile.close()

本文名称：函数拼接python 函数拼接 相位
文章URL：http://ybzwz.com/article/hhhpci.html