# 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head()# 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include=['object']).head()drinks.select_dtypes(include=['number','object','category','datetime']).head()# 用 exclude 关键字排除指定的数据类型 drinks.select_dtypes(exclude=['numb...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的下...
) display.max_categories : int This sets the maximum number of categories pandas should output when printing out a `Categorical` or a Series of dtype "category". [default: 8] [currently: 8] display.max_columns : int If max_cols is exceeded, switch to truncate view. Depending on `large...
In [17]: ts2 = ts.copy() In [18]: ts2["name"] = ts2["name"].astype("category") In [19]: ts2.memory_usage(deep=True) Out[19]: Index 8409608 id 8409608 name 1051495 x 8409608 y 8409608 dtype: int64 我们可以进一步将数值列降级为它们的最小类型,使用pandas.to_numeric()。 代码...
def convert_currency(var): """ convert the string number to a float _ 去除$ - 去除逗号, - 转化为浮点数类型 """ new_value = var.replace(",","").replace("$","") return float(new_value) # 通过replace函数将$以及逗号去掉,然后字符串转化为浮点数,让pandas选择pandas认为合适的特定类型,fl...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "category": [["foo", "bar"], ["foo"], ["qux"]]}) # let's increase the number of rows in a dataframe df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)我们想将category分成多列显示，例如...
主要介绍object,int64,float64,datetime64,bool等几种类型,category与timedelta两种类型会单独的在其他文章中进行介绍。当然本文中也会涉及简单的介绍。 数据类型的问题一般都是出了问题之后才会发现的,所以有了一些经验之后就会拿到数据之后,就直接看数据类型,是否与自己想要处理的数据格式一致,这样可以从一开始避免一些尴...
数字:number 或int、float 布尔:bool 时间:datetime64 时间差:timedelta64 类别:category 字符串:string 对象:object In [27]: dfOut[27]: 国家 受欢迎度 评分 向往度0 中国10 10.0 10.01 美国6 5.8 7.02 日本2 1.2 7.03 德国8 6.8 6.04 英国7 6.6 NaNIn [28...
相比之下,Polars 能够同时执行 Eager 和惰性执行,查询优化器将对所有必需运算求值并制定最有效的代码执行方式。,这可能包括重写运算的执行顺序或删除冗余计算。 例如,我们要基于列 Category 对列 Number 进行聚合求平均值,然后将 Category 中值 A 和 B 的记录筛选出来。
df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3],"b": [4,5,6],"category": [["foo","bar"], ["foo"], ["qux"]]})# let's increase the number of rows in a dataframedf = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True) 我们想将category分成多列显示,例如下面的 ...