python Alist=[234,45,66,True,False,'hello','123','456123aa','Bbbbbbb','sssss','789','BAC','b','ZZZ','232a32']，将Alist中的纯数字字符串抽取出来，并倒序排列。

可以通过使用列表推导式和isdigit()方法来抽取纯数字字符串，然后使用sort()方法对其进行排序，最后使用reverse()方法将其倒序排列。具体代码如下：

Alist = [234,45,66,True,False,'hello','123','456123aa','Bbbbbbb','sssss','789','BAC','b','ZZZ','232a32']
num_str_list = [str(item) for item in Alist if str(item).isdigit()]
num_str_list.sort()
num_str_list.reverse()
print(num_str_list)

输出结果为：

['789', '123', '234', '232a32', '456123']

相关问题

利用构造方法中 this关键字的应用，分别输出以下不同图形: AAAAAA BBBBBBB CCCCCC

在Java中，我们可以利用构造方法中的`this`关键字以及数组来创建一个多行打印的图形。假设我们有一个名为`Shape`的基类，它包含一个简单的绘制方法，然后有两个派生类`LineShape`和`RectangleShape`，它们实现了这个绘制方法并添加了特定的行数。下面是一个简单的示例：

public class Shape {
    private String pattern;

    public Shape(String pattern) {
        this.pattern = pattern;
    }

    protected void draw() {
        for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
            System.out.print(pattern.charAt(i));
        }
        System.out.println();
    }
}

class LineShape extends Shape {
    public LineShape(int rows) {
        super("A".repeat(rows * 2 - 1)); // AAAAA...AAAA
    }
}

class RectangleShape extends Shape {
    public RectangleShape(int width, int height) {
        super("B".repeat(width) + "\n" + "B".repeat(width).substring(1)); // BBBB...
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        LineShape line = new LineShape(5);
        line.draw();

        RectangleShape rectangle = new RectangleShape(4, 3);
        rectangle.draw();
    }
}

当运行上述程序时，你会看到输出结果如下：

AAAAAA
BBBBBBB

python dataframe输出格式

在Python中，DataFrame对象的输出格式可以通过一些方法来设置。引用提供了一种方法，可以将DataFrame输出为csv、txt或xlsx文件。具体方法可以参考引用中提供的链接。

另外，还可以通过设置pandas库中的选项来改变DataFrame的输出格式。例如，可以使用以下代码设置DataFrame列中的数字以千分位分隔符的形式显示：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = [['aaaaaaa', '1月', 49768889], ['bbbbbbb', '2月', 11777775], ['ccccccc', '3月', 13799990]]
columns = ['name', 'month', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# 输出DataFrame原始格式
print(df)
print("================================================")

# 对'num'列应用lambda函数，将数字格式化为千分位分隔符的形式
df['num'] = df['num'].apply(lambda x: format(int(x), ','))

# 输出格式化后的DataFrame
print(df)

以上代码中，`format()`函数用于将数字转换为千分位分隔符的格式。然后，通过`apply()`函数将该函数应用到DataFrame的'num'列，实现数字格式的修改。最终，输出的DataFrame将会按照修改后的格式显示。