
Python中用format函数格式化字符串的用法
自python2.6开始,新增了一种格式化字符串的函数str.format(),可谓威力十足。那么,他跟之前的%型格式化字符串相比,有什么优越的存在呢?让我们来揭开它羞答答的面纱。
语法
它通过{}和:来代替%。
“映射”示例
通过位置
In [1]: '{0},{1}'.format('kzc',18)
Out[1]: 'kzc,18'
In [2]: '{},{}'.format('kzc',18)
Out[2]: 'kzc,18'
In [3]: '{1},{0},{1}'.format('kzc',18)
Out[3]: '18,kzc,18'
字符串的format函数可以接受不限个参数,位置可以不按顺序,可以不用或者用多次,不过2.6不能为空{},2.7才可以。
通过关键字参数
In [5]: '{name},{age}'.format(age=18,name='kzc')
Out[5]: 'kzc,18'
通过对象属性
class Person:
def __init__(self,name,age):
self.name,self.age = name,age
def __str__(self):
return 'This guy is {self.name},is {self.age} old'.format(self=self)
In [2]: str(Person('kzc',18))
Out[2]: 'This guy is kzc,is 18 old'
通过下标
In [7]: p=['kzc',18]
In [8]: '{0[0]},{0[1]}'.format(p)
Out[8]: 'kzc,18'
有了这些便捷的“映射”方式,我们就有了偷懒利器。基本的python知识告诉我们,list和tuple可以通过“打散”成普通参数给函数,而dict可以打散成关键字参数给函数(通过和*)。所以可以轻松的传个list/tuple/dict给format函数。非常灵活。
格式限定符
它有着丰富的的“格式限定符”(语法是{}中带:号),比如:
填充与对齐
填充常跟对齐一起使用
^、<、>分别是居中、左对齐、右对齐,后面带宽度
:号后面带填充的字符,只能是一个字符,不指定的话默认是用空格填充
比如
In [15]: '{:>8}'.format('189')
Out[15]: ' 189'
In [16]: '{:0>8}'.format('189')
Out[16]: '00000189'
In [17]: '{:a>8}'.format('189')
Out[17]: 'aaaaa189'
精度与类型f
精度常跟类型f一起使用
In [44]: '{:.2f}'.format(321.33345)
Out[44]: '321.33'
其中.2表示长度为2的精度,f表示float类型。
其他类型
主要就是进制了,b、d、o、x分别是二进制、十进制、八进制、十六进制。
In [54]: '{:b}'.format(17)
Out[54]: '10001'
In [55]: '{:d}'.format(17)
Out[55]: '17'
In [56]: '{:o}'.format(17)
Out[56]: '21'
In [57]: '{:x}'.format(17)
Out[57]: '11'
用,号还能用来做金额的千位分隔符。
In [47]: '{:,}'.format(1234567890)
Out[47]: '1,234,567,890'
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04