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

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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__":
res = seg_tail_split(inputstr)
print( res )

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Python基于分隔符的文本数据存取
CSV模块读写Numpy库读写使用pandas库读写三种方式的区别

基于分隔符的文本数据文件以行尾各条数据的分隔，以各种分隔符（同一个文本数据文件中通常只使用一种）作为一条数据内不同列（字段）的分隔，存储需要处理的数据。下面是分别使用TAB制表符、逗号、空格、竖线作为分隔符的四个文本数据文件的例子。
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)


（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.writerows(rows)


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)

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：
（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：

使用pandas库读写
（1）读取
import pandas as pd
df = pd.read_csv('竖线.txt', delimiter='|')
print(df)

（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
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。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Pandas和Numpy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。
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• ## python 多个分隔符 split

万次阅读 多人点赞 2017-10-11 13:18:04
python中.split()只能用指定一个分隔符 例如： text='3.14:15' print(text.split('.')) 输出结果如下： ['3', '14:15'] 想一次指定多个分隔符，可以用re模块 import retext='3.14:15'print(re.split('[.:]',...
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• ## 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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