如何用py区分列表里的列表
时间: 2024-03-10 15:44:37 浏览: 21
在 Python 中,我们可以使用 `isinstance()` 函数来判断一个对象是否为某个特定类型。通过这个函数,我们可以判断一个元素是否为列表。
如果一个列表中的元素又是一个列表,我们可以使用嵌套的 `for` 循环来遍历这个列表。在循环中,我们可以使用 `isinstance()` 函数判断当前元素是否为列表,从而进行区分。
以下是一个示例代码:
```python
my_list = ['a', [1, 2, 3], 'b', ['x', 'y', 'z'], 'c']
for element in my_list:
if isinstance(element, list):
print('This is a list:', element)
else:
print('This is not a list:', element)
```
输出:
```
This is not a list: a
This is a list: [1, 2, 3]
This is not a list: b
This is a list: ['x', 'y', 'z']
This is not a list: c
```
在这个示例中,我们首先定义了一个列表 `my_list`,其中包含了字符串和列表。然后我们使用 `for` 循环遍历这个列表中的每个元素。在循环中,我们使用 `isinstance()` 函数判断当前元素是否为列表,如果是,则输出提示信息。如果不是,则输出另一种提示信息。
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使用pytest测试 和 conftest.py 如何区分全局的变量还有case 的变量
在pytest中,可以使用conftest.py来定义全局的fixtures,fixtures是一种可以在测试之前执行并返回数据或对象的函数。fixtures可以在测试用例中使用,也可以在其他fixtures中使用。
对于全局的变量,可以在conftest.py中定义一个fixture,它返回一个全局变量。在测试用例中,可以使用@pytest.fixture(scope='session')来定义一个session级别的fixture,它只会在整个测试会话期间执行一次,并且可以被所有测试用例使用。
对于case的变量,可以在测试用例中使用@pytest.fixture来定义一个fixture,它返回一个case级别的变量或对象。这个fixture只会在当前测试用例中执行一次,在其他测试用例中不可用。
示例代码如下:
```python
# conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope='session')
def global_var():
return 'global variable'
# test_sample.py
import pytest
@pytest.fixture
def case_var():
return 'case variable'
def test_global(global_var):
assert global_var == 'global variable'
def test_case(case_var):
assert case_var == 'case variable'
```
在上面的示例中,`global_var`是一个session级别的fixture,它返回一个全局变量;`case_var`是一个case级别的fixture,它返回一个case级别的变量。在测试用例中,可以使用这两个fixture来分别使用全局变量和case变量。
py处理excle导出数据 区分str int double 以及是否为空
你可以使用Python中的pandas库来读取excel文件中的数据,并对数据类型和空值进行处理。以下是一个简单的示例:
首先,安装pandas库:
```
pip install pandas
```
然后,导入pandas库:
```
import pandas as pd
```
接下来,使用pandas的read_excel函数读取excel文件中的数据:
```
df = pd.read_excel("path/to/file.xlsx")
```
其中,"path/to/file.xlsx"是excel文件的路径。
接着,使用pandas的fillna函数将空值填充为NaN:
```
df.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)
```
如果你想将空值填充为其他值,可以将"value"参数设置为所需的值。
接下来,使用pandas的apply函数对每一列数据进行处理,并判断数据类型和空值:
```
def check_type(val):
if pd.isna(val):
return "NA"
elif isinstance(val, str):
return "str"
elif isinstance(val, int):
return "int"
elif isinstance(val, float):
return "double"
else:
return "unknown"
col_types = df.apply(lambda x: x.apply(check_type))
```
其中,check_type函数用于判断每个单元格的类型和空值情况。apply函数用于对每一列数据进行处理,并返回一个新的DataFrame,其中包含每个单元格的类型和空值情况。
最后,你可以将新的DataFrame保存到一个新的excel文件中:
```
col_types.to_excel("path/to/new/file.xlsx", index=False)
```
其中,"path/to/new/file.xlsx"是要保存的新excel文件的路径,"index=False"表示不保存行索引。
希望这个示例可以帮助你区分字符串、整数、浮点数和空值,并将数据保存到新的excel文件中。
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