Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.infer_objects方法的使用。 Python pandas.DataFrame.infer_o...
df = df.iloc[1:] print("New DataFrame:") print(df) newdf = df.infer_objects() print("New dtypes:") print(newdf.dtypes) 运行一下定义与用法 infer_objects() 方法返回一个新的 DataFrame,其中每个列都已更改为最佳数据类型。语法 dataframe.infer_objects()参数...
DataFrame.infer_objects() 函数尝试为输入对象列推断更好的数据类型。此函数尝试对对象类型化列进行软转换,使非对象列和不可转换列保持不变。推理规则与正常的 Series/DataFrame 构造期间相同。 代码#1:使用infer_objects()函数推断更好的数据类型。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 创建数据框df =...
此外,还有其他一些方法可以用于修改数据类型,如infer_objects()方法,它会自动推断DataFrame中对象类型列的最佳数据类型。但需要注意的是,infer_objects()方法不会转换整个DataFrame,而是仅转换那些可以推断出更具体数据类型的列。 总结来说,根据具体需求和数据特点选择合适的方法来修改DataFrame中字段的数据类型是非常重要的...
df3 = df2.infer_objects() print("【显示】df3:\n",df3) print("【显示】df3.dtypes") print(df3.dtypes) A选项:object,object B选项:float64,int64 C选项:int64,float64 D选项:object,int64 正确答案是:C 图1 问题解析 图2:程序运行结果 ...
pandas.DataFrame.infer_objects 是 Pandas 中用于推断对象列类型的函数方法。它尝试将 dtype=object 的列转换为更具体的类型(例如,数值型、时间戳型等),从而优化数据操作的性能。当 DataFrame 中的某些列类型被读取为 object,但实际包含可转换为其他类型的数据(如数值或时间戳),用于优化数据的存储和操作性能。本文主...
Python pandas.DataFrame.infer_objects用法及代碼示例用法: DataFrame.infer_objects()嘗試為對象列推斷更好的 dtype。嘗試對object-dtyped 列進行軟轉換,使非對象和不可轉換的列保持不變。推理規則與正常的 Series/DataFrame 構造期間相同。返回: converted:與輸入對象相同的類型 例子:...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中panda...
3.infer_objects() 创建DataFrame时写定dtype类型 导入数据后,我们在对数据进程操作之前一定要使用DataFrame.info()函数查看数据的类型 import numpy as np import pandas as pd data={'name':['小王','小李','小陈','小小'],'scores':[97.0,88.0,76.0,65.0], ...
在pandas的API中,有一个叫做infer_objects的操作符,它的行为与本代数中的infer_types操作符非常相似。在pandas中,默认类型被称为object,它是所有类型的父数据类型。如果我们把object解释为未指定的类型,那么在实现infer_types和infer_objects时,pandas的行为的一个关键区别是:在我们的设计中,为了性能操作符可以应用于...