js 怎么将 字符串 '638645969718858329.xls,638645969849674658.xlsx,638645971419783372.pdf,638645980119337987.cfg,' 中将'638645971419783372.pdf' 删除

在JavaScript中，你可以使用字符串的`split()`方法先将字符串拆分为数组，然后根据需要删除某个元素，最后再用`join()`方法合并数组成新的字符串。这里是一个示例：

let str = '638645969718858329.xls,638645969849674658.xlsx,638645971419783372.pdf,638645980119337987.cfg,';
let target = '638645971419783372.pdf'; // 需要删除的文件名

// 使用split()分割字符串，逗号作为分隔符
let arr = str.split(',');

// 查找目标文件并删除它
arr.splice(arr.indexOf(target), 1); // splice()方法的第一个参数是索引位置，第二个参数是要删除的元素数量

// 再次使用join()合并数组为新的字符串，注意最后一个元素之间的分隔会丢失，因为只有一个元素了
let newStr = arr.join(',');

console.log(newStr);

运行上述代码后，你将得到新的字符串，其中不包含"638645971419783372.pdf"。

相关问题

of.Filter = @"所有 Excel 文档(.xlsx;.xls)|.xlsx;.xls|所有文件 (.)|.这段代码中的@怎么理解

在C#中，使用@符号作为字符串字面量的前缀可以创建一个原始字符串（Raw String）。原始字符串中的转义字符（如\n或\t）将被视为普通字符，而不会被解释为转义序列。

在你提供的代码示例中，@符号用于创建原始字符串，这样字符串中的反斜杠字符不会被解释为转义字符。这在处理文件路径或正则表达式等可能包含许多反斜杠的字符串时很有用。

例如，如果不使用@符号，你的过滤器字符串可能如下所示：

string filter = "所有 Excel 文档(.xlsx;.xls)|.xlsx;.xls|所有文件 (.)|.\\*";

在上面的示例中，由于反斜杠被解释为转义字符，所以需要使用两个反斜杠来表示一个普通的反斜杠。而使用@符号，则可以简化代码，使其更易读和易写。

所以，在你提供的代码中，@符号的作用是告诉编译器将字符串视为原始字符串，不对其中的反斜杠进行转义。

def replace_excel(path, f): # 封装xls转换为xlsx ///done """ excel .xls 后缀 改成 .xlsx 后缀 path 文件夹路径 f 文件名字 带后缀 比如 aa.xls """ file_name_be, suff = os.path.splitext(f) # 路径进行分割，分别为文件路径和文件后缀 if suff == '.xls': # print('将对{}文件进行转换...'.format(f)) data = pd.DataFrame(pd.read_excel(path + '\\' + f)) # 读取xls文件 data.to_excel(path + '\\' + file_name_be + '.xlsx', index=False) # 格式转换 return file_name_be + '.xlsx' 改造下代码，写一段去除特殊符号，非法字符的正则表达式

好的，下面是改造后的代码，将在转换文件时去除特殊符号和非法字符：

import os
import re
import pandas as pd

def replace_excel(path, f):
    """ 将 Excel .xls 后缀 改成 .xlsx 后缀，并去除特殊符号和非法字符
        path: 文件夹路径
        f: 文件名字，带后缀，例如 aa.xls
    """
    file_name_be, suff = os.path.splitext(f)  # 路径进行分割，分别为文件路径和文件后缀
    if suff == '.xls':
        # 读取 xls 文件
        data = pd.DataFrame(pd.read_excel(path + '\\' + f))
        # 替换特殊符号和非法字符
        data = data.applymap(lambda x: re.sub(r'[\000-\010]|[\013-\014]|[\016-\037]', '', str(x)))
        # 格式转换
        data.to_excel(path + '\\' + file_name_be + '.xlsx', index=False)
        return file_name_be + '.xlsx'

在上面的代码中，我们使用 `applymap` 方法对所有的单元格进行遍历，并使用正则表达式将每个单元格中的特殊符号和非法字符进行替换。 `applymap` 方法可以对 DataFrame 中的每个元素应用一个函数，返回一个新的 DataFrame。在这里，我们使用了 lambda 函数来进行替换。

注意，在使用正则表达式替换时，我们将每个单元格的值都转换为字符串类型，以避免出现类型错误。