代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [32]: dense = pd.DataFrame({"A": [1, 0, 0, 1]}) In [33]: dtype = pd.SparseDtype(int, fill_value=0) In [34]: dense.astype(dtype) Out[34]: A 0 1 1 0 2 0 3 1 ```## 与*scipy.sparse*的交互 使用`DataFrame.sparse.from...
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...
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,同时以人类可读的单位格式化输出(基于 2 的表示法;即 1KB = 1024 字节)。 另请参阅 分类内存使用。 Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十四)(4)https://developer.aliyun.com/article/1508870文章...
foriintest_case : result.append(check_read_write_size(df, i[0], compression= i[1])) result_df= pd.DataFrame(result, columns= ['format','compression','read_time','write_time','file_size']) result_df 测试结果 下面的图表和表格是测试的结果。 我们对测试的结果做一个简单的分析: CSV 未...
# Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df["value"].isin([112]) filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2]copy()Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。
df= pd.DataFrame({'date_col': date_col,'str_col': str_col,'float_col': float_col,'int_col': int_col}) df.info() df.head() 以不同的格式存储 接下来创建测试函数,以不同的格式进行读写。 importtimeimport os defcheck_read_write_size(df, file_name, compression= None) : ...
array = np.random.randint(20, size=12)array array([ 0, 1, 8, 19, 16, 18, 10, 11, 2, 13, 14, 3])# Divide by 2 and check ifremainder is 1 cond = np.mod(array, 2)==1 cond array([False, True, False, True, False, False, False, True, False, True, False, ...
df = pd.DataFrame({'ids': np.random.randint(1, 113, size=113)}) leaders = ['John', 'Paul', 'George', 'Ringo', 'Apu'] leaders = np.repeat(leaders, np.ceil(len(df) / len(leaders))) np.random.shuffle(leaders) df['group_leader'] = leaders[:len(df)] ...
然而,当使用.iloc从Series和DataFrame设置时,pandas 不会对齐轴,因为.iloc是按位置操作的。 这将修改df,因为在赋值之前列对齐。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [14]: df[['A', 'B']] Out[14]: A B 2000-01-01 0.469112 -0.282863 2000-01-02 1.212112 -0.173215 2000-01-03 -0.8...
📘Vaex是一个非常强大的 Python DataFrame 库,能够每秒处理数亿甚至数十亿行,而无需将整个数据集加载到内存中。这使得它对于超过单台机器可用 RAM 的大型数据集的探索、可视化和统计分析特别有用,而且 Vaex 还兼具便利性和易用性。 在本文中,ShowMeAI将给大家介绍这个强大的工具,让你在处理大数据分析工作时更加...