s.index[s.tolist().find(x)]#fasterforlen(s) < 1000 s.index[np.where(s.values==x)[0][0]] #fasterforlen(s) > 1000 我编写了find()和findall()两个简单的封装器,它们运行速度快(因为它们会根据序列的大小自动选择实际的命令),而且使用起来更方便。代码如下所示: >>> import pdi >>> pdi.f...
s.index[s.tolist().find(x)] # faster for len(s) < 1000 s.index[np.where(s.values==x)[0][0]] # faster for len(s) > 1000 我编写了find()和findall()两个简单的封装器,它们运行速度快(因为它们会根据序列的大小自动选择实际的命令),而且使用起来更方便。代码如下所示: >>> import pdi ...
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df.astype('int32') (2) pd.to_XXX()方法 to_XXX()有以下种类: to_numeric() #转化为数字型,根据情况转化为int或float to_string() #转化为字符型 to_dict() #转化为字典,不能处理单列数据 to_timestamp() #转化为时间戳 to_datetime() #转化为datetime64[ns] DataFrame 的每一行数据都可以看成...
Pandas是一个强大的数据分析工具,用于处理和分析数据。在Pandas中,可以通过多种方式来更改列的详细信息。 1. 更改列名称(Column Name):可以使用`rename()`函数来更改列...
s.index[s.tolist().find(x)]#对于len(s)<1000来说更快 s.index[np.where(s.value==x)[0][0]]# 对于len(s)>1000,速度更快 pdi中有一对包装器,叫做find()和findall(),它们速度快(因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令),而且更容易使用。
to query (if database flavorsupports this). Uses default schema if None (default).index_col : str or list of str, optional, default: NoneColumn(s) to set as index(MultiIndex).coerce_float : bool, default TrueAttempts to convert values of non-string, non-numeric objects (likedecimal....
to/table.xlsx``.If you want to pass in a path object, pandas accepts any ``os.PathLike``.By file-like object, we refer to objects with a ``read()`` method,such as a file handle (e.g. via builtin ``open`` function)or ``StringIO``.sheet_name : str, int, list, or None,...
2、写入数据 data.to_csv('my_new_file.csv', index=None)index=None将简单地按原样写入数据。如果...
Series.to_dense() 返回NDFrame的密集表示(相对于稀疏) Series.to_string([buf, na_rep, …]) 呈现Series的字符串表示形式 Series.to_clipboard([excel, sep]) 将对象复制到系统剪贴板。 Series.to_latex([buf, columns, col_space, …]) 将对象呈现为表格环境表。