In [28]: arr = pd.arrays.SparseArray([1., -1, -1, -2., -1], fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.]...
例如{'a': np.float64, 'b': np.int32, 'c': 'Int64'} 使用str或object与适当的na_values设置一起使用以保留并不解释数据类型。如果指定了转换器,则将应用转换器,而不是数据类型转换。 1.5.0 版本中的新功能:添加了对 defaultdict 的支持。指定一个 defaultdict 作为输入,其中默认值确定未明确列出的列的...
...: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") ...: counts = pd.Series(dtype=int) ...:forpathinfiles: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(int) ...: CPU times: us...
1125ifis_iterator(key):File~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237,inSeries._get_value(self,label,takeable)1234returnself._values
比如可以通过astype()将第一列的数据转化为整数int类型 df['Customer Number'].astype("int")# 这样的操作并没有改变原始的数据框,而只是返回的一个拷贝 01000215522782234773249004651029Name:CustomerNumber,dtype:int32 # 想要真正的改变数据框,通常需要通过赋值来进行,比如df["Customer Number"] = df["Customer Nu...
df['col'] = df['col'].astype('int')print(df.dtypes)"""输出示例:col1 int64col2 float64col3 objectdtype: object""" 字符串处理:# 字符串处理df['col'] = df['col'].str.strip()df['col'] = df['col'].str.lower()print(df['col'].head())"""输出示例:0 example1 string2 ...
-2: ...: return x * (x - 1) ...: cpdef double integrate_f_typed(double a, double b, int N): ...: cdef int i ...: cdef double s, dx ...: s = 0 ...: dx = (b - a) / N ...: for i in range(N): ...: s += f_typed(a + i * dx) ...: return s *...
int644 team 100 non-null object5 lg 100 non-null object6 g 100 non-null int647 ab 100 non-null int648 r 100 non-null int649 h 100 non-null int6410 X2b 100 non-null int6411 X3b 100 non-null int6412 hr 100 non-null int6413 rbi 100 non-null float6414 sb 100 non-null float...
'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。 importtime importos defcheck_read_write_size(df, file_name, compression= None): format= file_name.split('.')[-1] # Write ...
int | None = None, 6623 ) -> slice: 6624 """ 6625 Compute the slice indexer for input labels and step. 6626 (...) 6660 slice(1, 3, None) 6661 """ -> 6662 start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) 6664 # return a slice 6665 if not is_scalar(start...