python添加千位分符

A. python怎么在字符串中插入字符

1、添加字符实现

添加字符或字符串

如果想在字符串 土堆 后面或者前面添加 碎念 字符串。
可以使用 + 号实现字符串的连接，或者使用方法 .join() 来连接字符串。
.join() 方法

官方是这样介绍的：
S.join(iterable) -> str Return a string which is the concatenation of the strings in the iterable. The separator between elements is S.
.join() 方法中传递的参数需要是可迭代的，另外，是使用S作为可迭代参数的分割。
通过以上几点，我们可以这样理解：
a.join(b) ，比如 b=123456，是可以迭代的。这个方法的作用就是把a插入到b中每个字符中。1a2a3a4a5a6就是输出。
''.join([a, b]) 是比较常见的用法。 '' 是空字符，意味着在a, b之间加入空字符，也就是将a, b进行了连接。
实现添加
a = '撒旦士大试试夫'
b = '土堆试夫'
print(a + b)print(''.join([a, b]))
2、插入字符实现

首先将字符串转换为列表，然后使用列表的 .insert() 方法来插入字符。
.insert() 用法

L.insert(index, object) -- insert object before index

注意： .insert() 方法不返回参数，直接在对 L 进行修改。
将对象插入到指定位置的前面。比如 ['a', 'b'].insert(1, 'c') ，那么最后的输出就是`['a', 'c', 'b']。
这个方法是属于列表的方法。
实现插入

a = '撒旦士大试试夫'
b = '土堆'str_list = list(a)str_list.insert(4, b)a_b = ''.join(str_list)

B. python 字符串操作

s='a2t1q1f3mjfda'

t=''

slen=int(len(s)/2)

foriinrange(slen):

t+=s[i*2:i*2+2]+'-'

iflen(s)%2:

t+=s[len(s)-1:len(s)]

else:

t=t[0:len(t)-1]

print(t)

亲测可用（s分别为偶数、奇数个字符）

C. python中对一个字符串，填充和插入千位分隔符

n=int(input(''))

print("{:=>25,}".format(n))

D. python千位数怎么表示

假设那么数为x,不知道是多少位；你可以使用下面的表达式：个位:x%10；十位:x/10%10；百位:x/100%10；千位:x/1000%10。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

E. python 读取CSV 文件

读取一个CSV 文件

最全的

一个简化版本

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)

可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中

本地文件读取实例：://localhost/path/to/table.csv

**sep **: str, default ‘,’

指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：' '

**delimiter **: str, default None

定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

delim_whitespace : boolean, default False.

指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。

在新版本0.18.1支持

header : int or list of ints, default ‘infer’

指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉。

注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。

**names **: array-like, default None

用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_pe_cols=True。

index_col : int or sequence or False, default None

用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。

如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。

usecols : array-like, default None

返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。

as_recarray : boolean, default False

不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。

返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。

**squeeze **: boolean, default False

如果文件值包含一列，则返回一个Series

**prefix **: str, default None

在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ...

**mangle_pe_cols **: boolean, default True

重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。

dtype : Type name or dict of column -> type, default None

每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

**engine **: {‘c’, ‘python’}, optional

Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

converters : dict, default None

列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

true_values : list, default None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

**skipinitialspace **: boolean, default False

忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.

skiprows : list-like or integer, default None

需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。

skipfooter : int, default 0

从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

skip_footer : int, default 0

不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。

nrows : int, default None

需要读取的行数（从文件头开始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

**keep_default_na **: bool, default True

如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。

**na_filter **: boolean, default True

是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。

verbose : boolean, default False

是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

skip_blank_lines : boolean, default True

如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。

**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

infer_datetime_format : boolean, default False

如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。

**keep_date_col **: boolean, default False

如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。

date_parser : function, default None

用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。

1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；

2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；

3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。

**dayfirst **: boolean, default False

DD/MM格式的日期类型

**iterator **: boolean, default False

返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。

chunksize : int, default None

文件块的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.

compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’

直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。

新版本0.18.1版本支持zip和xz解压

thousands : str, default None

千分位分割符，如“，”或者“."

decimal : str, default ‘.’

字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).

float_precision : string, default None

Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

指定

**lineterminator **: str (length 1), default None

行分割符，只在C解析器下使用。

**quotechar **: str (length 1), optional

引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True

双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。

escapechar : str (length 1), default None

当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。

comment : str, default None

标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment='#' 解析‘#empty a,b,c 1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c'作为header。

encoding : str, default None

指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None

如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档

tupleize_cols : boolean, default False

Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True

如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True

如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。

**low_memory **: boolean, default True

分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）

**buffer_lines **: int, default None

不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用

compact_ints : boolean, default False

不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除

如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数

use_unsigned : boolean, default False

不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除

如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。

memory_map : boolean, default False

如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。

ref：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

F. 用Python编写一个,输入一个四位整数,求它的千位,百位,十位,个位各是多少

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

a = input()

print "千位是: %s" % str(a)[0]

print "百位是: %s" % str(a)[1]

print "十位是: %s" % str(a)[2]

print "个位是: %s" % str(a)[3]

当运行程序时，在控制台输入2345，输出结果是：

千位是: 2
千位是: 3
千位是: 4
千位是: 5

(6)python添加千位分符扩展阅读

1、python输入用法介绍：

python输入时使用input( )函数，这个函数只能接收“数字”的输入，返回所输入的数字的类型（ int, float ）。示例：

a = input("input a: ")

print(a,type(a))

2、python字符串切割：

python中string字符串使用[]可以通过索引获取字符串中字符，例如：

a = "Hello"

print "a[1] 输出结果：", a[1]

a[1] 输出结果： e