在 Python 中,關鍵字參數的區分大小寫是預設行為,無法直接更改。然而,您可以在函數中處理關鍵字參數時,將其轉換為統一的大小寫形式,以達到不區分大小寫的效果。
以下是一個示例,展示了如何在函數中處理不區分大小寫的關鍵字參數:
def my_function(**kwargs):
processed_kwargs = {key.lower(): value for key, value in kwargs.items()}
# 在這裡使用 processed_kwargs 來處理參數
# 示例: 打印所有參數的值
for key, value in processed_kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
# 測試函數
my_function(Foo=10, BAR="Hello", baz=True)輸出結果:

#Foo , BAR統一變成小寫
推薦hahow線上學習python: https://igrape.net/30afN


![Python: pandas.DataFrame的串接 pandas.concat() #concatenate 連接, 如何重新排列columns 順序? df[[“甲”, “乙”, “丙”]] ; df.reindex( columns = [“甲”, “乙”, “丙”] ) Python: pandas.DataFrame的串接 pandas.concat() #concatenate 連接, 如何重新排列columns 順序? df[[“甲”, “乙”, “丙”]] ; df.reindex( columns = [“甲”, “乙”, “丙”] )](https://i2.wp.com/savingking.com.tw/wp-content/uploads/2023/05/20241120092030_0_98dff3.png?quality=90&zoom=2&ssl=1&resize=350%2C233)

![Python: pandas.DataFrame如何移除所有空白列?pandas.isna( df_raw[0] ).tolist() ; df_drop0 = df_raw.drop(nanIdx,axis=0).reset_index(drop=True) Python: pandas.DataFrame如何移除所有空白列?pandas.isna( df_raw[0] ).tolist() ; df_drop0 = df_raw.drop(nanIdx,axis=0).reset_index(drop=True)](https://i2.wp.com/savingking.com.tw/wp-content/uploads/2022/12/20221206184635_4.png?quality=90&zoom=2&ssl=1&resize=350%2C233)





近期留言