我们将使用 .astype() 方法将其转换成 categorical 类型。 dow=gl_obj.day_of_weekprint(dow.head())dow_cat=dow.astype('category')print(dow_cat.head())---0Thu1Fri2Sat3Mon4TueName:day_of_week,dtype:object0Thu1Fri2Sat3Mon4TueName:day_of_week,dtype:categoryCategories(7,object):[Fri,Mon,S...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot, # so we'll create a function to save us some time! def mem...
Converting categorical data to numerical data using Pandas The following are the methods used to convert categorical data to numeric data using Pandas. Method 1: Using get_dummies() Syntax: pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False,columns=None, sparse=False, drop...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot,# so we'll create a function to save us some time!def mem_us...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 我们可以看到内存用量从 7.9 MB 下降到了 1.5 MB,降低了 80% 以上。但这对我们原有 dataframe 的影响并不大,因为其中的整型...
数字索引 Numeric Index 类别索引 CategoricalIndex 间隔索引 IntervalIndex 多层索引 MultiIndex 时间索引 DatetimeIndex 时间差 TimedeltaIndex 周期索引 PeriodIndex 3、索引对象 创建对象 查看 属性 操作 4、重置索引 4、索引重命名 5、索引名重命名 6、部分示例 7、重复索引 三、Pandas 数据...
方法append_to_multiple和select_as_multiple可以同时从多个表中执行追加/选择操作。其思想是有一个表(称之为选择器表),你在这个表中索引大部分/全部列,并执行你的查询。其他表是数据表,其索引与选择器表的索引匹配。然后你可以在选择器表上执行非常快速的查询,同时获取大量数据。这种方法类似于拥有一个非常宽的...
Python Pandas: Convert strings to time without date Python - Create a categorical type of column in pandas dataframe Python - Pandas 'describe' is not returning summary of all columns Python - Pandas applying regex to replace values Python - Pandas replace a character in all column names ...
In [10]: df.memory_usage(index=False) Out[10]: int64 40000 float64 40000 datetime64[ns] 40000 timedelta64[ns] 40000 complex128 80000 object 40000 bool 5000 categorical 9968 dtype: int64 info() 方法显示的内存使用情况利用 memory_usage() 方法来确定 DataFrame 的内存使用情况,同时以人类可读的...
pd.to_numeric() pd.to_datetime() 缺失值 1.缺失值来源: 来源于数据源 来源于数据操作 merge() 等操作 来源于数据操作的情况 01. mid_data = pd.merge(exm_input, sap_input, left_on='field_code', right_on='field_code', how='left') ...