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  • python逗号分隔符 什么是质数? (What is a prime number?) Many times, while writing the code we need to print the large number separated i.e. thousands separators with commas. 很多时候,在编写代码时,...

    python逗号分隔符

    什么是质数? (What is a prime number?)

    Many times, while writing the code we need to print the large number separated i.e. thousands separators with commas.

    很多时候,在编写代码时,我们需要打印大量的分隔符,即用逗号分隔数千个分隔符。

    In python, such formatting is easy. Consider the below syntax to format a number with commas (thousands separators).

    在python中,这种格式很容易。 考虑以下语法,以逗号分隔数字(千位分隔符)

        "{:,}".format(n)
        Here, n is the number to be formatted.
    
    

    Given a number n, we have to print it with commas as thousands separators.

    给定数字n ,我们必须用逗号将其打印为数千个分隔符。

    Example:

    例:

        Input:
        n = 1234567890
        
        Output:
        1,234,567,890
    
    

    Python程序以逗号分隔的形式将数字打印为Python中的数千个分隔符 (Python program to print number with commas as thousands separators in Python)

    # function to return number with thousand separator
    def formattedNumber(n):
      return ("{:,}".format(n)) 
    
    # Main code
    print(formattedNumber(10))
    print(formattedNumber(100))
    print(formattedNumber(1000))
    print(formattedNumber(10000))
    print(formattedNumber(100000))
    print(formattedNumber(1234567890))
    print(formattedNumber(892887872878))
    
    

    Output

    输出量

    10
    100
    1,000
    10,000
    100,000
    1,234,567,890
    892,887,872,878
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/print-number-with-commas-as-thousands-separators.aspx

    python逗号分隔符

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  • For a study project I have many many csv files that I need to change from comma (,) separated to semicolon (;) separated. So I only need to change the separator.I normally do it in Excel, but that tak...

    For a study project I have many many csv files that I need to change from comma (,) separated to semicolon (;) separated. So I only need to change the separator.

    I normally do it in Excel, but that takes a lot of work. And there I need to do it for every file separately plus Excel take a lot of time to do it.

    I have made a input and output folder.

    That works fine in the code below.

    The problem is:

    the comma is not getting changed in a semicolon.

    and for some reason it is adding a blank line, I don’t know why it does that.

    Can somebody give some tips?

    import csv

    from pathlib import Path

    folder_in = Path(r'C:\convert\Trajectory\In')

    folder_out = Path(r'C:\convert\Trajectory\Out')

    for incsv in folder_in.iterdir():

    outcsv = folder_out.joinpath(incsv.name)

    with open(str(incsv), 'r') as fin, open(str(outcsv), 'w') as fout:

    reader = csv.DictReader(fin)

    writer = csv.DictWriter(fout, reader.fieldnames, delimiter=';')

    writer.writeheader()

    writer.writerows(reader)

    解决方案

    There are no answer, here is my proposition for a csv comma to semicolon implementation on the same file:

    path="file_to_convert.csv"

    reader = list(csv.reader(open(path, "rU"), delimiter=','))

    writer = csv.writer(open(path, 'w'), delimiter=';')

    writer.writerows(row for row in reader)

    I used the list() so the content of reader is kept and I reopen the file to write in it.

    If you don't need the change to be in the same file you can check this answer.

    展开全文
  • 如下: data = pd.read_csv('20180201.txt',sep = '|',dtype = 'str')... 您可能感兴趣的文章:python处理两种分隔符的数据集方法python针对不定分隔符切割提取字符串的方法python如何拆分含有多种分隔符的字符串对pyth
  • def seg_head_split(str1,sep=r"要求\d+|项目\d+"): # 分隔符可为多样的正则表达式 # 保留分隔符,将分隔符置于每个子句句首 wlist = re.split(sep,str1) seg_word = re.findall(sep,str1) seg_word.insert(0," ...
    def seg_head_split(str1,sep=r"要求\d+|项目\d+"): # 分隔符可为多样的正则表达式
        # 保留分隔符,将分隔符置于每个子句句首
        wlist = re.split(sep,str1)
        seg_word = re.findall(sep,str1)
        seg_word.insert(0," ") # 开头插入一个空字符串,以保持长度和切割成分相同
        wlist = [ y+x for x,y in zip(wlist,seg_word) ] # 顺序可根据需求调换
        return wlist
    
    def seg_tail_split(str1,sep=r":|,|。"): # 分隔符可为多样的正则表达式
        # 保留分割符号,置于句尾,比如标点符号
        wlist = re.split(sep,str1)
        seg_word = re.findall(sep,str1)
        seg_word.extend(" ") # 末尾插入一个空字符串,以保持长度和切割成分相同
        wlist = [ x+y for x,y in zip(wlist,seg_word) ] # 顺序可根据需求调换
        return wlist
    
    
    
    if __name__ == "__main__":
        inputstr = "项目1:alkjdlajdfla。项目2:alajkdlkdslkdsaad。项目3:阿发两地分居。"
        res = seg_tail_split(inputstr)
        print( res )

     

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  • Python基于分隔符的文本数据存取.pdf
  • Python基于分隔符的文本数据存取

    千次阅读 2021-02-13 16:59:42
    文本文件的数据存取基于分隔符的文本数据文件 文本型文件是常见的可以用来存储数据的文件,使用文本文件存储数据的优点在于直观、存取方便,不足之处在于数据量达到一定规模后,读写和检索的速度会变得较为缓慢。 ...

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    在这里插入图片描述

    在Python中读写这类文件一般采用三种方法CSV模块Numpy库Pandas库


    CSV模块读写

    (1)读取
    reader()方法和writer()方法的delimiter参数指明了文件使用的分隔符。

    import csv
    with open('竖线.txt', encoding='utf-8') as cf:
        lines = csv.reader(cf, delimiter='|')
        for line in lines:
            print(line)
    

    在这里插入图片描述

    (2)写入

    import csv
    headers = ['姓名', '性别']
    rows = [('张三', '男'), ('李四', '男'), ('王五', '男')]
    with open('test.txt', 'a+', encoding='utf-8', newline="")as fp:
        wf = csv.writer(fp)
        wf.writerow(headers)
        wf.writerows(rows)
    

    在这里插入图片描述


    Numpy库读写

    (1)读取

    import numpy as np
    data = np.loadtxt('竖线.txt', dtype=str, delimiter='|', unpack=False, encoding='utf-8')
    print(data)
    

    在这里插入图片描述
    通过结果可以看到,Numpy库读取的结果和CSV模块读取的结果不同;Numpy读取的结果数据类型是ndarry,与CSV模块读取得到的list不同。

    loadtxt()函数

    loadtxt(fname, dtype=<class ‘float’>, comments=’#’, delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding=‘bytes’)

    各参数含义如下:

    • fname:要读取的带路径的文件名,如文件后缀是.gz或.bz2,泽稳健将被解压,然后再载入。
    • dtype:要读取的数据类型。
    • comments:文件头部或尾部字符串的开头字符,用于识别头部或尾部字符串。
    • delimiter:分隔字段(列)的字符串。
    • converters:将某列使用特定函数处理。
    • skiprows:跳过前若干行。
    • usecols:获取某些列,如需要前三列则为usecols=(0,1,2)。
    • unpack:取值为True时,每列数据以数组的形式返回。
    • ndmin:指定读取文件后存储数据的数组最少应具有的ndarry维度。
    • encoding:解码输入文件的字符集编码。

    (2)写入

    import numpy as np
    data = [['姓名', '性别'], ['张三', '男'], ['李四', '男'], ['王五', '男']]
    np.savetxt('test.txt', data, delimiter=',', newline='\n', fmt='%s, %s')
    

    savetxt()函数

    savetxt(fname, X, fmt=’%.18e’, delimiter=’ ‘, newline=’\n’, header=’’, footer=’’, comments=’# ', encoding=None)

    各参数含义如下:

    • fname:要写入的带路径的文件名。
    • X:要存储的移位或二维数组。
    • fmt:控制数据存储的格式。
    • delimiter:分隔字段(列)的字符串。
    • newline:数据行之间的分隔符。
    • header:文件头部写入的字符串。
    • footer:文件末尾写入的字符串。
    • comments:文件头部或者尾部字符串的开头字符串,默认为#。
    • encoding:写入文件的字符集编码。

    使用pandas库读写

    (1)读取

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('竖线.txt', delimiter='|')
    print(df)
    

    在这里插入图片描述
    (2)写入

    import pandas as pd
    dic = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '姓别': ['男', '男', '男']}
    df = pd.DataFrame(dic)
    df.to_csv('test.txt', index=False)
    

    三种方式的区别

    1. 读取数据以后得到的数据类型,以及写入文件后的数据格式不同。
    2. 主要功能和运行效率不同。CSV模块主要用于处理文本型数据的读写;而PandasNumpy的功能比CSV模块要强大很多,Numpy库主要用于面向高精度和高性能的计算,提供了大量统计相关的函数;Pandas库多用于时间序列的分析,可以便捷快速的处理大量连续性数据。
    展开全文
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    2020-09-24 10:34:11
    # 这里是原始的分隔符 reader = list(csv.reader(open(path, "rU",encoding='utf-8'), delimiter=';')) with open(path, 'w',encoding='utf-8') as csvfile: # 这里是修改后的分隔符 writer = csv.w.
  • python 千位分隔符

    千次阅读 2019-01-07 13:06:00
    >>>'{:,}'.format(1234567890) >>>'1,234,567,890' 转载于:https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/10232674.html
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  • /bin/env python #coding: utf-8 #******************************************************************** #Author: liuhao #QQ: 1921160095 #Date: 2020-05-28 #FileName: passwd.py #Copyright

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