python【】取后两位数据
时间: 2023-10-08 12:06:53 浏览: 30
你可以使用切片操作来获取一个字符串的后两位,可以使用以下代码:
```
string = "hello world"
last_two = string[-2:]
print(last_two)
```
输出结果为:
```
ld
```
这里的 `[-2:]` 表示从字符串末尾开始,取倒数第二位和最后一位两个字符。
相关问题
python 数据位宽
Python中的数据类型没有固定的位宽。这是因为Python是一种动态类型语言,根据变量的值来确定其数据类型。下面是Python中常见的数据类型及其位宽范围:
- 整数(int):根据平台的不同,整数的位宽可以是32位或64位。可以使用sys模块的`sys.maxsize`来查看当前平台上整数的最大值。
- 浮点数(float):默认情况下,Python中的浮点数是双精度浮点数,即64位。
- 布尔值(bool):布尔值只有两个取值,即True和False,可以看作是1位。
- 字符串(str):字符串的位宽取决于字符的编码方式。在Python 3中,字符串是使用Unicode编码的,每个字符占用2个字节(16位)或4个字节(32位)。
需要注意的是,Python中还有其他数据类型(如列表、元组、字典等),它们的位宽则取决于其中元素的数据类型。由于Python是一种解释型语言,并且具有动态类型特性,因此在编程时通常不需要过多关注数据类型的位宽。
数据清洗python
数据清洗是数据预处理的重要步骤之一,用于处理数据集中的噪声、缺失值、异常值以及其他不规范的数据。在Python中,有许多库和工具可以帮助进行数据清洗操作。以下是一些常用的数据清洗技术和相应的Python代码示例:
1. 处理缺失值:
- 删除含有缺失值的行或列:
```python
df.dropna(axis=0) # 删除含有缺失值的行
df.dropna(axis=1) # 删除含有缺失值的列
```
- 填充缺失值:
```python
df.fillna(value) # 使用指定值填充缺失值
df.fillna(df.mean()) # 使用均值填充缺失值
```
2. 处理重复值:
```python
df.duplicated() # 找出重复值
df.drop_duplicates() # 删除重复值
```
3. 处理异常值:
- 基于统计方法识别和处理异常值:
```python
z_scores = (df - df.mean()) / df.std() # 计算Z分数
outliers = df[(z_scores > threshold) | (z_scores < -threshold)] # 找出异常值
df = df[(z_scores <= threshold) & (z_scores >= -threshold)] # 去除异常值
```
- 基于业务规则识别和处理异常值。
4. 数据类型转换:
```python
df.astype({'column_name': 'new_type'}) # 将指定列转换为新的数据类型
```
5. 数据格式规范化:
- 字符串清洗:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip() # 去除字符串两端空格
df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将字符串转换为小写
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_str', 'new_str') # 字符串替换
```
- 数值格式规范化:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: '{:.2f}'.format(x)) # 将数值保留两位小数
```
这些示例只是数据清洗的一部分技术,具体的清洗操作取决于数据集的特点和需求。你可以根据自己的实际情况选择适合的方法进行数据清洗。
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