Python輸出函數(shù)print()總結(jié)

print() 方法用于打印輸出，是python中最常見的一個函數(shù)。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),寧陵企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),寧陵品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,寧陵網(wǎng)站建設(shè)報價,網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,寧陵網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

該函數(shù)的語法如下：

參數(shù)的具體含義如下：

objects --表示輸出的對象。輸出多個對象時，需要用 , （逗號）分隔。

sep -- 用來間隔多個對象。

end -- 用來設(shè)定以什么結(jié)尾。默認值是換行符 \n，我們可以換成其他字符。

file -- 要寫入的文件對象。

無論什么類型的數(shù)據(jù)，包括但不局限于：數(shù)值型，布爾型，列表變量，字典變量...都可以直接輸出。

在C語言中，我們可以使用printf("%-.4f",a)之類的形式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的的格式化輸出。

在python中，我們同樣可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的格式化輸出。我們可以先看一個簡單的例子：

和C語言的區(qū)別在于，Python中格式控制符和轉(zhuǎn)換說明符用%分隔，C語言中用逗號。

接下來我們仔細探討一下格式化輸出

(1).%字符：標記轉(zhuǎn)換說明符的開始。

%字符的用法可參考上例，不再贅述。

最小字段寬度：轉(zhuǎn)換后的字符串至少應該具有該值指定的寬度。如果是*（星號），則寬度會從值元組中讀出。

點(.)后跟精度值：如果需要輸出實數(shù)，精度值表示出現(xiàn)在小數(shù)點后的位數(shù)。如果需要輸出字符串，那么該數(shù)字就表示最大字段寬度。如果是*，那么精度將從元組中讀出。

可參考C語言的實現(xiàn)方式。

注：字段寬度中，小數(shù)點也占一位。

轉(zhuǎn)換標志：-表示左對齊；+表示在數(shù)值前要加上正負號；" "(空白字符)表示正數(shù)之前保留空格()；0表示轉(zhuǎn)換值若位數(shù)不夠則用0填充。

具體的我們可以看一下例子：

格式字符 說明 格式字符 說明

%s 字符串采用str()的顯示 %x 十六進制整數(shù)

%r 字符串(repr())的顯示 %e 指數(shù)（基底寫e）

%c 單個字符 %E 指數(shù)（基底寫E）

%b 二進制整數(shù) %f,%F 浮點數(shù)

%d 十進制整數(shù) %g 指數(shù)(e)或浮點數(shù)(根據(jù)顯示長度)

%i 十進制整數(shù) %G 指數(shù)(E)或浮點數(shù)(根據(jù)顯示長度)

%o 八進制整數(shù) %% 字符%

在python中，輸出函數(shù)總是默認換行，比如說：

而顯然，這種輸出太占“空間”，我們可以進行如下改造：

參考文本第一部分對end參數(shù)的描述：end -- 用來設(shè)定以什么結(jié)尾。默認值是換行符 \n，我們可以換成其他字符。

Python 數(shù)據(jù)處理（三十六）—— 文本數(shù)據(jù)處理（續(xù)）

可以使用 [] 符號直接按位置進行索引，如果索引超過字符串的長度，結(jié)果將是 NaN

在 0.23 版本之前， extract 方法的參數(shù) expand 默認為 False 。當 expand=False 時， expand 會根據(jù)正則表達式模式返回一個 Series 、 Index 或 DataFrame

當 expand=True 時，它總是返回一個 DataFrame ，這種方式更加符合用戶的需求，從 0.23.0 版本開始就是默認的

extract 方法接受一個至少包含一個捕獲組的正則表達式

如果是包含多個組的正則表達式將返回一個 DataFrame ，每個捕獲組是一列

未匹配的行會填充 NaN ，可以從混亂的字符串序列中提取出有規(guī)則的信息。

對于命名分組

對于可選的分組

注意 ：正則表達式中的任何捕獲組名稱都將用作列名，否則將使用捕獲組號

如果 expand=True ，則返回一個 DataFrame

如果 expand=False ，則返回一個 Series

對于索引，如果 expand=True ，且只有一個捕獲組則返回一個只有一列的 DataFrame

此時，如果 expand=False 將會返回一個 Index

對于索引，正則表達式設(shè)置多個分組將返回 DataFrame

如果 expand=False 將會拋出 ValueError 異常

對于 extract 只返回第一個匹配項

與 extract 不同， extractall 方法返回每個匹配項，其結(jié)果始終是具有 MultiIndex 的 DataFrame 。

MultiIndex 的最后一級名為 match ，標示的是匹配的順序

對于只有一個匹配的 Series

extractall(pat).xs(0, level='match') 與 extract(pat) 的結(jié)果一致

Index 也支持 .str.extractall ，它返回一個 DataFrame ，其結(jié)果與 Series.str 相同。

您可以檢查字符串元素中是否包含正則匹配模式

或者字符串元素是否與模式匹配

而在 1.1.0 版本中

注意 ：

match 、 fullmatch 和 contains 之間的區(qū)別是：

這三個函數(shù)于 re 模塊的 re.fullmatch 、 re.match 和 re.search 對應

像 match , fullmatch , contains , startswith 和 endswith 有一個額外的 na 參數(shù)，用于將缺失值替換為 True 或 False

您可以從字符串列中提取指標變量。例如，如果使用 '|' 分隔的字符串

字符串 Index 也支持 get_dummies ，它返回一個 MultiIndex

Python 數(shù)據(jù)處理（三十五）—— 文本數(shù)據(jù)處理

在 pandas 中，存儲文本主要有兩種方式

但一般建議使用 StringDtype 類型存儲文本數(shù)據(jù)。都是由于各種原因，現(xiàn)在字符串數(shù)據(jù)的默認存儲類型還是 object 。

要存儲為 string 類型，需要顯式的設(shè)置 dtype 參數(shù)

或者在創(chuàng)建 Series 或 DataFrame 之后，使用 astype 轉(zhuǎn)換類型

也可以使用 StringDtype/"string" 轉(zhuǎn)換其他非字符串類型的數(shù)據(jù)

轉(zhuǎn)換現(xiàn)有數(shù)據(jù)的類型

StringDtype 類型對象與 object 類型之間存在一些差異

兩個結(jié)果的輸出都是 Int64 類型。將其與 object 類型比較

當存在 NA 值時，輸出為 float64 。類似地，對于返回布爾值的方法

Series 和 Index 有一套字符串處理方法，可以方便地對數(shù)組的每個元素進行操作，最重要的是，這些方法會自動忽略缺失值。

這些方法可以通過 str 屬性訪問，通常具有與內(nèi)置字符串方法相匹配的名稱

Index 上的字符串方法對于清理或轉(zhuǎn)換 DataFrame 的列特別有用。

例如，您可能有帶有前導或后置空格的列

因為 df.columns 是一個 Index 對象，所以我們可以使用 .str 訪問器

我們可以根據(jù)需要對列名進行處理，然后重新設(shè)置列名。

例如，我們刪除列名的前后空格，并將其改為小寫字母，同時用 _ 替換剩余的空格

split 方法會返回一個值為 list 的 Series

可以使用 get 或 [] 訪問拆分后的列表中的元素

更簡單的方法是設(shè)置 expand 參數(shù)，返回一個 DataFrame

當原來的 Series 包含 StringDtype 類型的數(shù)據(jù)時，輸出列也將全部為 StringDtype

當然，也可以設(shè)置切割次數(shù)

它還有個對應的 rsplit 方法，從右邊起始對字符串進行拆分

replace 參數(shù)支持使用正則表達式，前兩個參數(shù)是 pat (匹配模式) 和 repl (替換字符串)

如果只是想要替換字符串字面值，可以將 regex 參數(shù)設(shè)置為 False ，而不需要對每個特殊字符進行轉(zhuǎn)義。此時 pat 和 repl 參數(shù)必須是字符串

此外， replace 方法還接受一個可調(diào)用的替換函數(shù)，會使用 re.sub() 方法在每個匹配的模式上調(diào)用該函數(shù)

該函數(shù)需要傳入一個正則對象作為位置參數(shù)，并返回一個字符串。例如

replace 方法的 pat 參數(shù)還接受 re.compile() 編譯的正則表達式對象。所有的 flags 需要在編譯正則對象時設(shè)置

如果在 replace 中設(shè)置 flags 參數(shù)，則會拋出異常

有幾種方法可以將一個 Series 或 Index 與自己或其他的 Series 或 Index 相連接，所有這些方法都是基于 cat() 方法

可以連接一個 Series 或 Index 的內(nèi)容

如果未指定 sep 參數(shù)，則默認為空字符串

默認會跳過缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式

cat() 的第一個參數(shù) others 可以是類似列表的對象，但是其長度需要和調(diào)用對象一致

只要兩個對象中存在缺失值，對應的結(jié)果中也是缺失值，除非指定了 na_rep

others 參數(shù)也可以是二維的，但是得保證其行數(shù)必須與調(diào)用的對象一致

對于 Series 或 DataFrame 的連接，可以通過設(shè)置 join 參數(shù)指定對齊方式

通常 join 可選范圍為： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此時，不再要求兩個對象長度一致

當 others 參數(shù)是 DataFrame 時，也可以使用

可以將一些類似數(shù)組的對象（如 Series ， Index 等）放在一個類似列表的容器中，然后傳遞給 cat

對于沒有索引的對象，其長度必須與調(diào)用 cat 的對象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非設(shè)置了 json=None 。

如果在 others 參數(shù)上包含不同索引的對象，且設(shè)置了 join='right' ，則最后的結(jié)果將會是這些索引的并集

當前名稱：python函數(shù)pat python函數(shù)pass
網(wǎng)站地址：http://jinyejixie.com/article22/hpcecc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供外貿(mào)建站、企業(yè)建站、網(wǎng)站維護、ChatGPT、Google、App設(shè)計

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)