京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:潮汐
来源:Python 技术
你们知道今天聊聊关于 Python 一行代码的神奇之处!!!
decimal = int('1010', 5)
print(decimal) #130
输出:
130
# 转换大小写字母 str = "hi Python".upper() print(str) #HI PYTHON
输出:
HI PYTHON
# 转换小写字母 str_lower1 = "HI PYTHON".lower() print(str_lower1)
str_lower2 = "HI PYTHON".casefold() print(str_lower2)
输出:
hi python hi python
import math fact_5 = math.factorial(5) print(fact_5)
输出:
120
words = ['Hello', 'Python', 'Hello', 'world'] print(max(words, key=len))
输出:
Python
print("Hello, World!", file=open('test.txt', 'w'))
import time; print(time.ctime())
输出:
Sun Oct 30 22:52:41 2021
test_str = ''.join(list(filter(lambda x: x.isalpha(), 'abc4532def4fg56vcg2'))) print(test_str)
输出:
abcdeffgvcg
# 第一种方式 n = 50
sum_n1 = sum(range(0, n+1))
print(sum_n1) #第二种方式 sum_n2 = n*(n+1)//2
print(sum_n2)
print("hello python".count('l')) # 2
list(set['p','y','t','h','o','n'])
# d = {'five': 5, 'one': 1, 'four': 4, 'eight': 8} {key:d[key] for key in sorted(d.keys())} # {'eight': 8, 'five': 5, 'four': 4, 'one': 1}
# x = {1: 2, 3: 4, 4: 3, 2: 1, 0: 0} {k: v for k, v in sorted(x.items(), key=lambda item: item[1])} # {0: 0, 2: 1, 1: 2, 4: 3, 3: 4}
list(filter(lambda x: x%2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6] )) # [2, 4, 6]
关于 Python 小技巧-一行代码的操作还很多,后面咱们慢慢探索,希望大家一起进步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06