有什么方法可以连接两个字符串并保留引号（Python）吗？

Any way to concatenate two strings and remain the quotes(Python)?

提问人：Jiamei 提问时间：5/12/2022 最后编辑：Jiamei 更新时间：5/12/2022 访问量：47

问：

我编写了一个包含 groupby 聚合的函数。例如，其中 是输入变量。由于有许多 groupby 列，我不想为不同的聚合级别重写所有列。对于一个输出，我需要有等于一个字符串的列，但对于另一个输出，我需要有两个列字符串（还有一层聚合级别）。df.groupby([column, 'columnA', 'columnB', 'columnE'....'columnZ'].sum()column

例如，我正在尝试连接两个字符串，并且. 如果我只是使用 添加两个字符串，它将返回'Category_col1''Category_col2''Category_col1' + ', Category_col2''Category_col1, Category_col2'

我想要的输出如下所示：.如果我将其与其他 groupby 聚合列一起使用，则输出将不起作用。有什么方法可以做到这一点吗？'Category_col1', 'Category_col2'"'Category_col1', 'Category_col2'"

python 字符串 串联 引用 f-string

评论

1赞 Mark 5/12/2022
你想用什么类型的物体？如果它是一个字符串，那就是 .这是你想要的吗？'apple', 'banana'"'apple', 'banana'"
0赞 Jiamei 5/12/2022
我编写了一个包含 groupby 聚合的函数。例如，df.groupby（[column， 'columnA'， 'columnB'， 'columnC'....'columnZ'].sum（）。对于一个输出，我需要列等于一个字符串，但对于另一个输出，我需要有两个列字符串。
0赞 Mark 5/12/2022
这是一个字符串：。这是一个元组。你想要一个字符串的元组吗？考虑这里发生的情况：vs"'Category_col1', 'Category_col2'"'Category_col1', 'Category_col2'print('Category_col1', 'Category_col2')print("'Category_col1', 'Category_col2'")
0赞 Jiamei 5/12/2022
我想我需要一个元组。我编辑了我的问题，希望它更清楚。
0赞 Mark 5/12/2022
因此，元组是简单地用 .然后是 和 是 .some_tuple = 'Category_col1', 'Category_col2'some_tuple[0]'Category_col1'len(some_tuple)2

答：

0赞 Eric Breyer 5/12/2022 #1

也许是这样的事情。

def my_concat(stringA, stringB):
    return f"'{stringA}',  '{stringB}'"

print(my_concat('apple','banana'))

打印字符串"'apple', 'banana'"

编辑： 用于将它们构建成元组

def make_tuple(stringA, stringB):
    return stringA,  stringB
print(make_tuple('apple','banana'))

或者干脆完全省略该函数

print(('apple','banana'))

评论

0赞 Jiamei 5/12/2022
谢谢你的回答。我对我的问题做了一些澄清。请看一下
0赞 Eric Breyer 5/12/2022
'Category_col1', 'Category_col2'不是字符串。字符串必须看起来像 。你在寻找元组吗？"'Category_col1', 'Category_col2'"
0赞 Jiamei 5/12/2022
是的，对不起，那应该是元组。
0赞 Eric Breyer 5/12/2022
然后把它们变成一个元组print(('apple','banana'))
0赞 Jiamei 5/12/2022
但是，如果我认为元组在这里也不起作用。例如，tuple = （'Category_col1'， 'Category_col2'），当我使用它作为列输入时，聚合会变成这样：df.groupby（[（'Category_col1'， 'Category_col2'）， 'columnA'， 'columnB'， 'columnE'....'columnZ'].sum（），这不起作用。

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