第一种:用来str()函数将数字转变成字符串,再利用len()函数确定位长。1aint(raw_input(thenumberyouwantedtypein:)2blen(...
第二种:依靠除10取商,是从循环次数确定位数。
python中怎么样才能明确定义数字的整数位位数
这个更加简单啊,pandas内置了大量函数和类型,也可以快速去处理护理各种文件,下面我以txt,excel,csv,json和mysql这5种类型文件为例,很简单推荐帮一下忙pandas是如何能飞快无法读取这些文件的:
txt文件这是最常见的一种文本文件格式,读取文件的话,然后可以使用read_table函数就行,测试代码如下,这里前提是能保证txt文件是格式化的,要不然读取的结果会信息有误,filename是文件名,header如何确定包含列标题,obes是每行数据的分隔符,到最后无法读取的数据类型是dataframe,更方便后面程序并且处理:
excel文件这又是一种名为都很比较普遍的文件格式,读取的话,真接在用read_excel函数就行,测试代码如下,非常简单的,直接传出文件名就行,最终直接返回结果又是dataframe类型:
csv文件这都是奇异都很常见的文件格式,读取文件的话,再不使用read_csv函数就行,测试代码追加,也太很简单,filename为文件名,header为是否是乾坤二卦列标题,结果回结果确实是dataframe类型:
json文件这都是一种名为都很具体方法的数据存储格式,无法读取的话,然后不使用read_json函数就行,测试代码不胜感激,filename为文件名,如果不是出现中文的话,系统设置encoding编码为uft-8就行,最终结果也是dataframe类型:
mysql这里必须要安装好sqlalchemy框架,之前才能动用read_sql_query函数就从mysql数据库读取数据,按装的话,就输入命令“condainstallsqlalchemy”就行,测试代码万分感谢,也太很简单,先创建一个connect连接上,然后据sql查询语句,真接从数据库中读取数据就行:
到了此时,我们就能够完成了依靠python的pandas模块来读取文件txt,excel,csv,json和mysql这5种类型文件的数据。总的说来,dataframe这个模块功能太强横无比,而且对于数据处理来说,的确是一个利器,在数据分析与如何处理中经常会会用到,只要你认识帮一下忙去相关文档和示例,一下子就能掌握的,网上也有去相关资料和教程,介绍的更加具体点,感兴趣的东西话,可以搜一下,如果能以下分享的内容能对你有不帮助吧,也多谢了大家跟帖、留言接受补充。