Не используйте оператор «+» для объединения строк в python

print

О функции print мы уже немного
говорили на предыдущем занятии, здесь рассмотрим подробнее различные
возможности ее использования. Например, эту функцию можно записывать в таких
вариациях:

print(1)
print(1, 2)
print(1, 2, 3)

И так далее,
число аргументов может быть произвольным. Соответственно все эти значения в
строчку будут выведены в консоли. Причем, значения разделяются между собой
пробелом. Это разделитель, который используется по умолчанию. Если нужно
изменить значение этого разделителя, то для этого используется специальный
именованный аргумент sep:

print(1, 2, 3, sep=",")
print(1, 2, 3, sep="-")
print(1, 2, 3, sep="***")

то есть, здесь можно прописывать самые разные строки-разделители.

Далее, вы уже
заметили, что каждый вызов функции print делает перевод
строки. Этот символ автоматически добавляет в конец выводимых данных. Но, мы
также можем его изменить. Для этого используется именованный аргумент end:

print(1, 2, 3, sep=",", end=':')
print(1, 2, 3, sep="-", end='--end--\n')
print(1, 2, 3, sep="***")

Смотрите, теперь
у нас после первой строчки нет перевода строки, а поставлено двоеточие с
пробелом, которые мы указали в аргументе end. После второго
вывода в конце была добавлена строчка и указан символ ‘\n’ перевода
строки.

В качестве
примера все это можно использовать для более гибкого вывода значений с помощью print:

name = "Федор"
print("Имя", name, sep=":")

Но это не самый
удобный вывод значений. Функция print позволяет делать довольно гибкий
форматированный вывод данных с применением спецификаторов. Например:

name = "Федор"; age = 18
print("Имя %s, возраст %d"%(name, age))

В результате,
вместо спецификатора %s будет подставлена первая переменная,
указанная в скобках, в виде строки, а вместо %d – вторая
переменная age в виде целого
числа. То есть, для каждого типа данных существует свой спецификатор. Наиболее
употребительные, следующие:

• %d, %i, %u – для вывода целочисленных
  значений;

• %f – для вывода
  вещественных значений;

• %s
  – для
  вывода строк;

• %%
  — для
  вывода символа %

Вот основные
возможности функций input и print в Python.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Конструирование и инициализация.

Это первый метод, который будет вызван при инициализации объекта. Он принимает в качестве параметров класс и потом любые другие аргументы, которые будут переданы в . используется весьма редко, но иногда бывает полезен, в частности, когда класс наследуется от неизменяемого (immutable) типа, такого как кортеж (tuple) или строка. Я не намерен очень детально останавливаться на , так как он не то чтобы очень часто нужен, но этот метод очень хорошо и детально описан в .

Инициализатор класса. Ему передаётся всё, с чем был вызван первоначальный конструктор (так, например, если мы вызываем , получит и в качестве аргументов. почти повсеместно используется при определении классов.

Если и образуют конструктор объекта, это его деструктор. Он не определяет поведение для выражения (поэтому этот код не эквивалентен ). Скорее, он определяет поведение объекта в то время, когда объект попадает в сборщик мусора. Это может быть довольно удобно для объектов, которые могут требовать дополнительных чисток во время удаления, таких как сокеты или файловыве объекты. Однако, нужно быть осторожным, так как нет гарантии, что будет вызван, если объект продолжает жить, когда интерпретатор завершает работу. Поэтому не может служить заменой для хороших программистских практик (всегда завершать соединение, если закончил с ним работать и тому подобное)

Фактически, из-за отсутствия гарантии вызова, не должен использоваться почти никогда; используйте его с осторожностью!Замечание от переводчика: svetlov , что здесь автор ошибается, на самом деле всегда вызывается по завершении работы интерпретатора.

Шаблоны и новая методика форматирования строк

Этот метод был добавлен в Python 2.4 в виде шаблонов строк, но в качестве обычного метода string, работающего через метод format в версии 2.6. Так что это не самый свежий метод, просто обновленный. В любом случае, приступим к работе с шаблонами!

Python

print(«%(lang)s is fun!» % {«lang»:»Python»}) # Python is fun!

1	print(«%(lang)s is fun!»%{«lang»»Python»})# Python is fun!

Должно быть это выглядит странно, но на самом деле мы сменили наши % на %(lang), с тем отличием, что данный объект идет в комплекте с переменной. Вторая часть пример вызывает словарь Python, который мы рассмотрим в следующей статье. В основном, это пара key:value, так что когда Python ищет ключ lang в строке и в указанном словаре ключей, он заменяет этот ключ его значением. Давайте взглянем на следующие примеры:

Python

a = «%(value)s %(value)s %(value)s !» % {«value»:»SPAM»}
print(a) # SPAM SPAM SPAM !

b = «%(x)i + %(y)i = %(z)i» % {«x»:1, «y»:2}
print(b)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
KeyError: ‘z’

c = «%(x)i + %(y)i = %(z)i» % {«x»:1, «y»:2, «z»:3}
print(c) # 1 + 2 = 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

a=»%(value)s %(value)s %(value)s !»%{«value»»SPAM»} print(a)# SPAM SPAM SPAM ! b=»%(x)i + %(y)i = %(z)i»%{«x»1,»y»2} print(b) Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> KeyError’z’ c=»%(x)i + %(y)i = %(z)i»%{«x»1,»y»2,»z»3} print(c)# 1 + 2 = 3

В первом примере вы могли заметить, что мы передали только одно значение, но оно было вставлено три раза. Это одно из преимуществ использования шаблонов. Второй пример был загвоздкой, в которой мы забыли передать ключ z. В третьем примере эта проблема была исправлена с соответствующим результатом. Теперь давайте взглянем на то, что мы можем сделать, по аналогии с методом форматирования строк:

Python

a = «Python is as simple as {0}, {1}, {2}».format(«a», «b», «c»)
print(a) # ‘Python is as simple as a, b, c’

b = «Python is as simple as {1}, {0}, {2}».format(«a», «b», «c»)
print(b) # ‘Python is as simple as b, a, c’

xy = {«x»:0, «y»:10}
c = «Graph a point at where x={x} and y={y}».format(**xy)
print(c) # Graph a point at where x=0 and y=10

1 2 3 4 5 6 7 8 9

a=»Python is as simple as {0}, {1}, {2}».format(«a»,»b»,»c») print(a)# ‘Python is as simple as a, b, c’ b=»Python is as simple as {1}, {0}, {2}».format(«a»,»b»,»c») print(b)# ‘Python is as simple as b, a, c’ xy={«x»,»y»10} c=»Graph a point at where x={x} and y={y}».format(**xy) print(c)# Graph a point at where x=0 and y=10

В двух первых примерах вы можете увидеть, что мы можем передать объекты позиционно. Если мы перестроим порядок, мы получим немного другую выдачу. В последнем примере мы использовали словарь также, как мы использовали шаблоны ранее. Однако, нам нужно извлечь словарь при помощи двойной звездочки, чтобы он работал правильно. Существует множество других случаев, в которых используются строки, такие как определение ширины, выравнивание текста, конвертация в разные базы и многое другое. Убедитесь в том, что вы ознакомились с рекомендациями ниже, для дополнительной информации.

• Документация Python 2.Х о

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Определение и вызов простых функций

Использование утверждения является наиболее распространенным способом определить функцию в Python. Это утверждение так называемое соединение заявление одного пункта со следующим синтаксисом:

известна как идентификатор функции. Так как определение функции является исполняемым утверждение его исполнение связывает имя функции к функции объекта , который может быть назван позже с использованием идентификатора.

необязательного список идентификаторов , которые получают привязанные к значениям в качестве аргументов при вызове функции. Функция может иметь произвольное количество аргументов, разделенных запятыми.

— также известное как тело функции — это непустое последовательность операторов , выполняемых при каждом вызове функции. Это означает , что тело функции не может быть пустым, так же как и любой отступом блок .

Вот пример простого определения функции, целью которой является для печати каждый раз , когда это называется:

Теперь давайте называть определенные функции:

Это еще один пример определения функции, которая принимает один единственный аргумент и отображает переданное значение каждый раз, когда вызывается функция:

После того, что функция должна быть вызвана с аргументом:

Также вы можете задать значение по умолчанию для этого аргумента функции:

Теперь вы можете вызывать функцию без указания значения:

Вы заметите, что в отличие от многих других языков, вам не нужно явно объявлять тип возвращаемого значения функции. Функции Python могут возвращать значения любого типа с помощью ключевого слова. Одна функция может возвращать любое количество разных типов!

Пока это правильно обрабатывается вызывающей стороной, это совершенно правильный код Python.

Функция , которая достигает конца исполнения без оператора возврата всегда будет возвращать :

Как упоминалось ранее, определение функции должно иметь тело функции, непустую последовательность операторов. Поэтому используется оператор в теле функции, которая является нулевой операции — когда он выполняется, ничего не происходит. Он делает то, что значит, он пропускает. Это полезно в качестве заполнителя, когда синтаксически требуется оператор, но не нужно выполнять код.

Представление своих классов

Определяет поведение функции , вызванной для экземпляра вашего класса.

Определяет поведение функции , вызыванной для экземпляра вашего класса. Главное отличие от в целевой аудитории. больше предназначен для машинно-ориентированного вывода (более того, это часто должен быть валидный код на Питоне), а предназначен для чтения людьми.

Определяет поведение функции , вызыванной для экземпляра вашего класса. похож на , но возвращает строку в юникоде. Будте осторожны: если клиент вызывает на экземпляре вашего класса, а вы определили только , то это не будет работать. Постарайтесь всегда определять для случая, когда кто-то не имеет такой роскоши как юникод.

Определяет поведение, когда экземпляр вашего класса используется в форматировании строк нового стиля. Например, приведёт к вызову . Это может быть полезно для определения ваших собственных числовых или строковых типов, которым вы можете захотеть предоставить какие-нибудь специальные опции форматирования.

Определяет поведение функции , вызыванной для экземпляра вашего класса. Метод должен возвращать целочисленное значение, которое будет использоваться для быстрого сравнения ключей в словарях. Заметьте, что в таком случае обычно нужно определять и тоже. Руководствуйтесь следующим правилом: подразумевает .

Определяет поведение функции , вызванной для экземпляра вашего класса. Должна вернуть True или False, в зависимости от того, когда вы считаете экземпляр соответствующим True или False.

Определяет поведение функции , вызванной на экземпляре вашего класса. Этот метод должен возвращать пользователю список атрибутов

Обычно, определение не требуется, но может быть жизненно важно для интерактивного использования вашего класса, если вы переопределили или (с которыми вы встретитесь в следующей части), или каким-либо другим образом динамически создаёте атрибуты.

Определяет поведение функции , вызыванной на экземпляре вашего класса. Метод должен вернуть размер вашего объекта в байтах

Он главным образом полезен для классов, определённых в расширениях на C, но всё-равно полезно о нём знать.

Синхронизация потоков в Python

Синхронизация потоков определяется как механизм, гарантирующий, что никакие два потока не выполнят определенный сегмент программы, который обращается к общим ресурсам. Такие разделы программы называются критическими.

Состояние гонки определяется как сценарий, когда два или более потока обращаются к общим ресурсам с разрешением на запись и пытаются изменить данные. Таким образом, значение таких переменных становится непредсказуемым.

Следовательно, мы используем блокировки в программе, которые временно останавливают выполнение программы до тех пор, пока блокировка не будет снята. Это делается для того, чтобы два потока не обращались к одной и той же переменной и не вызывали конфликтов.

Копирование

• Определяет поведение для экземпляра вашего класса. возвращает поверхностную копию вашего объекта — это означает, что хоть сам объект и создан заново, все его данные ссылаются на данные оригинального объекта. И при изменении данных нового объекта, изменения будут происходить и в оригинальном.

• Определяет поведение для экземпляров вашего класса. возвращает глубокую копию вашего объекта — копируются и объект и его данные. это кэш предыдущих скопированных объектов, он предназначен для оптимизации копирования и предотвращения бесконечной рекурсии, когда копируются рекурсивные структуры данных. Когда вы хотите полностью скопировать какой-нибудь конкретный атрибут, вызовите на нём с первым параметром .

os.path.split

Метод split разъединяет путь на кортеж, который содержит и файл и каталог. Взглянем на пример:

Python

import os

print( os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’) )
# (‘C:\\Python27\\Tools\\pynche’, ‘ChipViewer.py’)

1 2 3 4

importos print(os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’)) # (‘C:\\Python27\\Tools\\pynche’, ‘ChipViewer.py’)

В данном примере показано, что происходит, когда мы указываем путь к файлу. Теперь взглянем на то, что происходит, если в конце пути нет названия файла:

Python

import os

print( os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche’) )
# (‘C:\Python27\Tools’, ‘pynche’)

1 2 3 4

importos print(os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche’)) # (‘C:\Python27\Tools’, ‘pynche’)

Как видите, данная функция берет путь и разъединяет его таким образом, что подпапка стала вторым элементом кортежа с остальной частью пути в первом элементе. Напоследок, взглянем на бытовой случай использования split:

Python

import os

dirname, fname = os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’)
print(dirname)
# C:\\Python27\\Tools\\pynche

print(fname)
# ChipViewer.py

1 2 3 4 5 6 7 8

importos dirname,fname=os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’) print(dirname) # C:\\Python27\\Tools\\pynche   print(fname) # ChipViewer.py

В данном примере указано, как сделать множественное назначение. Когда вы разъединяете путь, он становится кортежем, состоящим из двух частей. После того, как мы опробовали две переменные с левой части, первый элемент кортежа назначен к первой переменной, а второй элемент к второй переменной соответственно.

объяснение

Эта проблема возникает из — за аргументов функции по умолчанию инициализируются один раз, в тот момент , когда функция определена, а не (как и многие другие языки) , когда функция вызывается. Значения по умолчанию сохраняется в функции объект переменного члена.

Для неизменяемых типов (см передачи аргументов и переменчивости ) это не проблема , потому что нет никакого способа , чтобы мутировать переменные; это может только быть переназначено, оставляя оригинальное значение неизменным. Следовательно, последующие гарантированно будут иметь одинаковое значение по умолчанию. Однако, для изменяемого типа, исходное значение может мутировать, делая звонки на его различные функции — членов. Следовательно, последовательные вызовы функции не гарантируют начальное значение по умолчанию.

Примечание: Некоторые Иды как PyCharm будет выдавать предупреждение , когда изменяемый тип задан как атрибут по умолчанию.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Создание произвольных последовательностей

Магия контейнеров

• Возвращает количество элементов в контейнере. Часть протоколов для изменяемого и неизменяемого контейнеров.

• Определяет поведение при доступе к элементу, используя синтаксис . Тоже относится и к протоколу изменяемых и к протоколу неизменяемых контейнеров. Должен выбрасывать соответствующие исключения: если неправильный тип ключа и если ключу не соответствует никакого значения.

• Определяет поведение при присваивании значения элементу, используя синтаксис . Часть протокола изменяемого контейнера. Опять же, вы должны выбрасывать и в соответсвующих случаях.

• Определяет поведение при удалении элемента (то есть ). Это часть только протокола для изменяемого контейнера. Вы должны выбрасывать соответствующее исключение, если ключ некорректен.

• Должен вернуть итератор для контейнера. Итераторы возвращаются в множестве ситуаций, главным образом для встроенной функции и в случае перебора элементов контейнера выражением . Итераторы сами по себе объекты и они тоже должны определять метод , который возвращает .

• Вызывается чтобы определить поведения для встроенной функции . Должен вернуть обратную версию последовательности. Реализуйте метод только если класс упорядоченный, как список или кортеж.

• предназначен для проверки принадлежности элемента с помощью и . Вы спросите, почему же это не часть протокола последовательности? Потому что когда не определён, Питон просто перебирает всю последовательность элемент за элементом и возвращает если находит нужный.
• используется при наследовании от . Определяет поведение для для каждого случая, когда пытаются получить элемент по несуществующему ключу (так, например, если у меня есть словарь и я пишу когда не является ключом в словаре, вызывается ).

Функция zip

Следующая весьма
полезная функция позволяет объединять между собой соответствующие элементы
упорядоченных коллекций. Например, у нас имеется два списка:

a = 1,2,3,4
b = 5,6,7,8

И вызывая для
них функцию zip:

it = zip(a, b)
print(it)

Получим
итератор, который возвращает следующую коллекцию:

print( list(it ) )

и мы увидим:

То есть, у нас
были объединены в кортеж соответствующие элементы этих двух списков.

Давайте теперь
добавим еще один итерируемый объект – строку:

c = "abracadabra"

И вызовем
функцию zip для всех этих
трех объектов:

it = zip(a, b, c)
print( list(it ) )

В результате
получим коллекцию:

Смотрите, мы
здесь имеем всего четыре кортежа, в каждом из которых по три элемента. То есть,
все оставшиеся символы строки «abracadabra» были
просто отброшены. Получается, что функция zip формирует
выходной список, длина которого равна длине наименьшей из указанных коллекций.
Если, например, мы уменьшим коллекцию a до двух
элементов:

a = 1,2

то на выходе также
получим список из двух элементов:

Вот в этом и
заключается удобство этой функции: она позволяет автоматически объединить
несколько списков в наборы кортежей из соответствующих значений.

Следующие
задания для самостоятельного решения не связаны с материалом этого урока, а
охватывают все предыдущие занятия. Попробуйте реализовать их на Python и проверить
свои знания.

Barrier Objects¶

New in version 3.2.

This class provides a simple synchronization primitive for use by a fixed number
of threads that need to wait for each other. Each of the threads tries to pass
the barrier by calling the method and will block until
all of the threads have made their calls. At this point,
the threads are released simultaneously.

The barrier can be reused any number of times for the same number of threads.

As an example, here is a simple way to synchronize a client and server thread:

b = Barrier(2, timeout=5)

def server():
    start_server()
    b.wait()
    while True
        connection = accept_connection()
        process_server_connection(connection)

def client():
    b.wait()
    while True
        connection = make_connection()
        process_client_connection(connection)

class (parties, action=None, timeout=None)

Create a barrier object for parties number of threads. An action, when
provided, is a callable to be called by one of the threads when they are
released. timeout is the default timeout value if none is specified for
the method.

(timeout=None)

Pass the barrier. When all the threads party to the barrier have called
this function, they are all released simultaneously. If a timeout is
provided, it is used in preference to any that was supplied to the class
constructor.

The return value is an integer in the range 0 to parties – 1, different
for each thread. This can be used to select a thread to do some special
housekeeping, e.g.:

i = barrier.wait()
if i == 
    # Only one thread needs to print this
    print("passed the barrier")

If an action was provided to the constructor, one of the threads will
have called it prior to being released. Should this call raise an error,
the barrier is put into the broken state.

If the call times out, the barrier is put into the broken state.

This method may raise a exception if the
barrier is broken or reset while a thread is waiting.

()

Return the barrier to the default, empty state. Any threads waiting on it
will receive the exception.

Note that using this function may require some external
synchronization if there are other threads whose state is unknown. If a
barrier is broken it may be better to just leave it and create a new one.

()

Put the barrier into a broken state. This causes any active or future
calls to to fail with the . Use
this for example if one of the threads needs to abort, to avoid deadlocking the
application.

It may be preferable to simply create the barrier with a sensible
timeout value to automatically guard against one of the threads going
awry.

The number of threads required to pass the barrier.

The number of threads currently waiting in the barrier.

A boolean that is if the barrier is in the broken state.

Python Pandas str.join() method

Python Pandas module has in-built pandas.str.join() method to join the elements of the data-set with the provided delimiter.

The method works on the particular column(data) values of the data set or input series and returns the series with joined data items with the separator string or delimiter.

Syntax:

Series.str.join(delimiter or separator-string)

Input .csv file: Book1.csv

Input csv file-Book1

Example:

import pandas
info=pandas.read_csv("C:\\Book1.csv")
info=info.str.join("||")
print(info)

In the above example, we have used method to read the contents of the data set. Further, we join the separator string i.e “||” to the data values of the column “Name” of the input data set.

Output:

           Name  Age
0        J||i||m   21
1  J||e||n||n||y   22
2     B||r||a||n   24
3  S||h||a||w||n   12
4  R||i||t||i||k   26
5     R||o||s||y   24
6  D||a||n||n||y   25
7  D||a||i||s||y   15
8        T||o||m   27

Конкатенация

Еще один тип объединения данных — конкатенация. NumPy предоставляет функцию для ее выполнения.

С библиотекой pandas и ее структурами данных, такими как и , именованные оси позволяют и дальше обобщать конкатенацию массивов. Для этого в pandas есть функция .

По умолчанию функция работает на и возвращает объект . Если задать значением , то результатом будет объект .

Проблема с этой операцией в том, что конкатенированные части не определяются в итоговом объекте. Например, нужно создать иерархический индекс на оси конкатенации. Для этого требуется использовать параметр .

В случае объединения двух по ключи становятся заголовками колонок объекта .

Пока что в примерах конкатенация применялась только к объектам , но та же логика работает и с .