Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Python zfill: Обзор
  • Почему дополнять строку нулями в Python
  • Как использовать Python zfill для дополнения строки нулями
  • Как использовать Python zfill с числами
  • Как дополнить столбец нулями в Pandas с помощью zfill
  • Как дополнить нулями с префиксами знаков в Python
  • Дополнение строки справа с помощью Python rjust
  • Дополнение строки справа с помощью форматирования строк в Python
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Strings

Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python

PreviousPython: Сортировка строки (4 различных способа)NextPython: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)

Last updated 5 months ago

В этом учебнике вы узнаете, как использовать метод zfill в Python для дополнения строки ведущими нулями. Вы узнаете, как работает этот метод и как дополнить нулями строку и число. Вы также узнаете, как использовать этот метод в Pandas, а также как использовать префиксы знаков, такие как + или -, в вашем дополнении. Наконец, вы узнаете некоторые альтернативы методу zfill в Python, которые предоставляют различную гибкость. Эти альтернативы включают функцию rjust и использование форматирования строк для дополнения и выравнивания вашего текста.

Содержание

Python zfill: Обзор

Метод zfill в Python – это метод строки, который возвращает копию строки, дополненной слева символом '0' до достижения заданной ширины.

Метод принимает один параметр, width. Этот параметр используется для задания ширины желаемой строки. Давайте рассмотрим метод:

str.zfill(
    width=
)

Параметр width обязателен. Метод вызовет ошибку TypeError, если ширина не передана. Аналогично, метод вызовет ошибку TypeError, если передано значение с плавающей точкой, а не целое число. Позже в этом учебнике вы узнаете, что происходит, когда передаются определенные типы ширин.

В следующем разделе вы узнаете краткий обзор того, почему вам может понадобиться дополнить строку нулями в Python.

Почему дополнять строку нулями в Python

Существует множество причин, по которым вам может понадобиться дополнить строку нулями в Python. Например, во многих устаревших финансовых приложениях системы данных ожидают ввод определенной длины. Чтобы вставить данные в эти системы, вам может понадобиться дополнить данные нулями.

Аналогично, при импорте данных в Python ключ может быть интерпретирован как число, что приводит к удалению ведущих нулей. Это создает проблемы при последующем объединении наборов данных. Дополнение нулями строки, похожей на число, позволяет безопасно переформатировать данные для объединения по фреймам данных.

Как использовать Python zfill для дополнения строки нулями

Метод zfill в Python используется для создания копии строки с нулями, дополняющими строку до определенной ширины. Давайте попробуем пример:

# Использование Python zfill для дополнения строки
a_string = 'bemind'
print(a_string.zfill(10))

# Возвращает: 0000bemind

Мы видим, что метод вернул строку с нулями, дополняющими левую сторону.

Помните, строки в Python неизменяемы, что означает, что их нельзя изменить. Мы можем проверить это, применив метод, а затем распечатав исходную строку:

# Использование Python zfill для дополнения строки
a_string = 'bemind'
a_string.zfill(10)
print(a_string)

# Возвращает: bemind

Если мы хотим "обновить" нашу строку (помните, это фактически не обновит строку, а создаст новую), нам нужно переназначить ее. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Использование Python zfill для дополнения строки
a_string = 'bemind'
a_string = a_string.zfill(10)
print(a_string)

# Возвращает: 0000bemind

Как мы изменяем нашу строку?

Мы видим, что успешно переназначили строку самой себе с примененным методом .zfill().

Хотите узнать, какой тип данных возвращает метод .zfill()? Мы можем легко сделать это с помощью функции type. Давайте посмотрим, что это возвращает:

# Проверка возвращаемого типа метода .zfill()
a_string = 'bemind'
print(type(a_string.zfill(10)))

# Возвращает: <class 'str'>

Неудивительно, что метод zfill возвращает тип данных строки.

Что происходит, если ширина короче исходной строки?

Давайте посмотрим, что происходит, когда передаваемая ширина короче исходной строки:

# Дополнение строки нулями с меньшей длиной
a_string = 'bemind'
print(a_string.zfill(4))

# Возвращает: bemind

Если ширина либо короче, либо такой же длины, как исходная строка, метод просто возвращает копию исходной строки.

Как использовать Python zfill с числами

Поскольку метод zfill является методом строки, его можно использовать только со строками. Могут быть случаи, когда вы хотите дополнить число ведущими нулями. Давайте посмотрим, что происходит, когда мы пытаемся применить метод zfill к целому числу:

# Попытка дополнить целое число нулями
number = 13
number.zfill(5)

# Возвращает: AttributeError: 'int' object has no attribute 'zfill'

Мы видим, что при попытке применить метод к целому числу возникает ошибка AttributeError.

Чтобы предотвратить эту ошибку, нам нужно сначала преобразовать целое число в строку. Мы можем сделать это с помощью функции str(). Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Дополнение целого числа нулями в Python
number = 13
print(str(number).zfill(7))

# Возвращает: 0000013

Важно отметить, что это больше не целое число! Это фактически результат в строке. Это означает, что мы не можем выполнять операции, которые обычно ассоциируются с числами, такие как сложение.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать метод zfill в фрейме данных Pandas для дополнения нулями всего столбца.

Как дополнить столбец нулями в Pandas с помощью zfill

Могут быть случаи, когда вы хотите, чтобы значения в ваших фреймах данных Pandas были дополнены нулями слева. Pandas фактически реализует метод zfill непосредственно в фрейме данных Pandas, что означает, что мы можем применить функцию в векторизованном формате.

Чтобы увидеть, как это работает, давайте сначала импортируем пример фрейма данных Pandas:

# Импорт примера фрейма данных Pandas
import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict({
    'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    'Sales': [100, 120, 110, 120, 145, 95, 80, 75, 135]
})

print(df.head())
# Возвращает:
#    ID  Sales
# 0   1    100
# 1   2    120
# 2   3    110
# 3   4    120
# 4   5    145

Предположим, мы хотим дополнить значения столбца ID. Мы можем просто применить метод str.zfill() к нашему столбцу данных. Поскольку эти значения неизменяемы, нам нужно быть внимательными, чтобы переназначить значения самим себе.

# Дополнение нулями столбца фрейма данных Pandas
df['ID'] = df['ID'].astype('str').str.zfill(5)
print(df.head())

# Возвращает:
#       ID  Sales
# 0  00001    100
# 1  00002    120
# 2  00003    110
# 3  00004    120
# 4  00005    145

Мы видим, как легко дополнить столбец нулями. Поскольку значения в нашем столбце не являются строками, сначала нужно преобразовать их в строки с помощью метода .astype(). Если наш столбец уже состоял из строк, мы могли бы пропустить этот шаг.

Как дополнить нулями с префиксами знаков в Python

Метод zfill в Python действительно хорошо работает, когда мы хотим назначить префиксы знаков, такие как + или -, к строке, дополненной нулями. Нам просто нужно включить префикс знака, который мы хотим, и Python позаботится об остальном.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Дополнение нулями в Python с префиксами знаков
a_number = '+13'
print(a_number.zfill(5))

# Возвращает: +0013

Мы видим, что Python умно переместил префикс знака в начало строки! Это позволяет нам легко убедиться, что префиксы знаков учтены.

Важно отметить, что префикс знака включен в ширину строки. Поскольку мы передали ширину 5, мы могли ожидать, что возвращенная копия будет включать три нуля. Однако, поскольку полная ширина составляет 5, включая знак, было добавлено только два дополнительных нуля.

В следующих двух разделах вы узнаете две альтернативы методу zfill!

Дополнение строки справа с помощью Python rjust

Могут быть случаи, когда вы хотите дополнить строку, но не хотите, чтобы она была заполнена нулями. В этих случаях может быть полезно использовать метод строки rjust.

Метод rjust применяется к строке и принимает два параметра: (1) ширину результирующей строки и (2) символ, используемый для дополнения исходной строки.

Давайте использовать пробел для дополнения нашей строки с помощью метода rjust:

# Использование .rjust для дополнения строки в Python
a_string = 'bemind'
print(a_string.rjust(10, ' '))

# Возвращает:
#    bemind

Преимущество этого подхода заключается в том, что мы можем использовать любой символ для дополнения наших строк.

В заключительном разделе вы узнаете, как использовать форматирование строк для дополнения строки.

Дополнение строки справа с помощью форматирования строк в Python

В этом заключительном разделе вы узнаете, как использовать форматирование строк в Python для дополнения строки слева.

Python делает это довольно просто. Давайте посмотрим, как мы можем использовать традиционное форматирование строк для дополнения строки:

# Дополнение строки с помощью форматирования строк
a_string = 'bemind'
print('{:0>10}'.format(a_string))

# Возвращает: 0000bemind

Мы используем :0, чтобы попросить Python использовать 0 для дополнения нашей строки, и >10, чтобы указать дополнение слева для ширины десять.

Аналогично, мы можем использовать Python f-strings для дополнения строки:

# Дополнение строки с помощью f-strings
a_string = 'bemind'
print(f'{a_string:0>10}')

# Возвращает: 0000bemind

Этот подход немного более читабелен, так как он сразу показывает, какую строку вы хотите дополнить.

Заключение

В этом учебнике вы узнали, как использовать метод zfill в Python для дополнения строки нулями слева. Вы также узнали, как дополнить нулями числа и как дополнить столбец нулями в фрейме данных Pandas. Наконец, вы узнали некоторые альтернативы методу zfill. Эти альтернативы включают метод rjust и форматирование строк в Python.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать о связанных темах, ознакомьтесь с учебниками ниже:

  • Python: Remove Special Characters from a String

  • Python: Check If a String is a Palindrome (5 Easy Ways!)

  • Python: Reverse a String (6 Easy Ways)

Чтобы узнать больше о методе str.zfill() в Python, ознакомьтесь с официальной документацией .

здесь
Python zfill: Обзор
Почему дополнять строку нулями в Python
Как использовать Python zfill для дополнения строки нулями
Как использовать Python zfill с числами
Как дополнить столбец нулями в Pandas с помощью zfill
Дополнение строки справа с помощью Python rjust
Дополнение строки справа с помощью форматирования строк в Python
Заключение
Дополнительные ресурсы