数据-Python中这个是什么意思——line.split(' ') 谢谢

问题描述

Python中这个是什么意思——line.split('t') 谢谢

这是处理的一个excel数据表格用到的。
每部分是什么意思,用来做什么的?

解决方案

对于每一行,按照制表符切割字符串,得到的结果构成一个数组,数组的每个元素代表一行中的一列。

解决方案二:

Python split()通过指定分隔符对字符串进行切片,如果参数num 有指定值,则仅分隔 num 个子字符串。
此处是以空格分割字符串line。
split详细教程,参考:http://www.runoob.com/python/att-string-split.html

解决方案三:

按照制表符 分割字符串。

解决方案四:

这一行是以一个tab来进行分割,,

解决方案五:

这是在对什么t,都是数据

时间: 2024-12-27 10:45:03

数据-Python中这个是什么意思——line.split(' ') 谢谢的相关文章

python中for语句简单遍历数据的方法

  这篇文章主要介绍了python中for语句简单遍历数据的方法,以一个简单实例形式分析了Python中for语句遍历数据的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了python中for语句简单遍历数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 代码如下: for name in ["kak", "John", "Mani", "Matt"]: print(name) 运行结果如下: 代码如下: kak J

浅谈Python中数据解析

  本文给大家介绍的是Python中的数据解析的集中方式,包括列表解析.字典解析.集合解析,并附上相关示例,有需要的小伙伴可以参考下. Import os; -- Python自带 print(os.getcwd()) -- 获得当前工作目录 os.chdir('/Users/longlong/Documents') -- 转换到/Users/longlong/Documents目录 os.path.join(parm1, parm2,...) -- 从一个或多个路径片段中构造一个路径名. os

python中的pickle模块储存数据,和print储存有什么区别吗?

问题描述 python中的pickle模块储存数据,和print储存有什么区别吗? python中的pickle模块储存数据,和print储存有什么区别吗? pickle.dump和print(object,file=XXX)不一样吗? 解决方案 pickle是序列化的方式存储数据,可以还原回对象.print应该只是打印这个对象数据到文件 解决方案二: http://www.cnblogs.com/pzxbc/archive/2012/03/18/2404715.html

python中json格式数据输出实现方式

python中json格式数据输出实现方式 主要使用json模块,直接导入import json即可. 小例子如下:     #coding=UTF-8 import json info={} info["code"]=1 info["id"]=1900 info["name"]='张三' info["sex"]='男' list=[info,info,info] data={} data["code"]=

《Python数据科学指南》——第1章 Python在数据科学中的应用 1.1 简介

第1章 Python在数据科学中的应用 在这一章里,我们将探讨以下主题. 使用字典对象 使用字典的字典 使用元组 使用集合 写一个列表 从另一个列表创建列表--列表推导 使用迭代器 生成一个迭代器和生成器 使用可迭代对象 将函数作为变量传递 在函数中嵌入函数 将函数作为参数传递 返回一个函数 使用装饰器改变函数行为 使用lambda创造匿名函数 使用映射函数 使用过滤器 使用zip和izip函数 从表格数据使用数组 对列进行预处理 列表排序 采用键排序 使用itertools 1.1 简介 Py

在Python中利用Into包整洁地进行数据迁移的教程_python

动机 我们花费大量的时间将数据从普通的交换格式(比如CSV),迁移到像数组.数据库或者二进制存储等高效的计算格式.更糟糕的是,许多人没有将数据迁移到高效的格式,因为他们不知道怎么(或者不能)为他们的工具管理特定的迁移方法. 你所选择的数据格式很重要,它会强烈地影响程序性能(经验规律表明会有10倍的差距),以及那些轻易使用和理解你数据的人. 当提倡Blaze项目时,我经常说:"Blaze能帮助你查询各种格式的数据."这实际上是假设你能够将数据转换成指定的格式. 进入into项目 into

在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍_python

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:     硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz      

将Python中的数据存储到系统本地的简单方法_python

有很多时候,我们会在python的运行过程中得到一些重要的变量,比如一个数据量很庞大的dict.而且,后面的某些程序也会用到这个dict,那么我们就最好把它存储到本地来,然后下次调用的时候,先读取本地的文件,导入到字典类型中,调用即可.这样就免去了重新学习这个字典的过程.那么在python中如何把数据存储到本地呢? 我们用到的是python中的pickle模块. 如下: import pickle data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j], 'b': ('string',

python中json格式数据输出的简单实现方法_python

主要使用json模块,直接导入import json即可. 小例子如下: #coding=UTF-8 import json info={} info["code"]=1 info["id"]=1900 info["name"]='张三' info["sex"]='男' list=[info,info,info] data={} data["code"]=1 data["id"]=190