in Flags.allows_duplicate_labels(self, value) 94 if not value: 95 for ax in obj.axes: ---> 96 ax._maybe_check_unique() 98 self._allows_duplicate_labels = value File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:715, in Index._maybe_check_unique(...
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.]...
4136 verify=True,4137 )4138 return self._constructor_from_mgr(new_data, axes=new_data.axes).__finalize__(4139 self, method="take"4140 )File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/internals/managers.py:891, in BaseBlockManager.take(self, indexer, axis, verify)890 n = self.shape[...
原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/pyarrow.html pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括: 与NumPy 相比,拥有更广泛的数据类型 对所有数据类型支持缺失数据(NA) 高性能 IO 读取器集成 便于与基于 Apache Arrow 规范的其他数据框架库(例如 polars、cuDF)进行互操作性 要使用此功能,请...
pandas 使用 64 位整数以纳秒分辨率表示Timedeltas。因此,64 位整数限制确定了Timedelta的限制。 In [22]: pd.Timedelta.minOut[22]: Timedelta('-106752 days +00:12:43.145224193') In [23]: pd.Timedelta.maxOut[23]: Timedelta('106751 days 23:47:16.854775807') ...
[currently: False]compute.use_numexpr : boolUse the numexpr library to accelerate computation if it is installed,the default is TrueValid values: False,True[default: True] [currently: True]display.chop_threshold : float or Noneif set to a float value, all float values smaller than the given...
void __wrap_free(void * ptr) { int arena_ind; if (unlikely(ptr == NULL)) { return; } // in some glibc functions, the returned buffer is allocated by glibc malloc // so we need to free it by glibc free. // eg. getcwd, see: https://man7.org/linux/man-pages/man3/getcwd...
此时,http://df.info(memory_usage="deep")会返回内存占用为757.4MB。大部分数值型都是64位长度,比如VendorID,我们将其转成了int8类型。 还有些列还能使用降低精度的方式进一步变小。下面属于特定情况: forcindf.columns:ifdf[c].dtype==np.float64:df[c]=df[c].astype(np.float16)ifdf[c].dtype==np...
df=check("vote2023.xlsx")df2=df.drop(["序号","票数"],axis=1) # 删除序号列、票数列 s=[]; st=[] for i in df2.columns: s.append([i,int(df2[i].sum())]) #统计每人选票数,格式如['李彤',377] for i in range(len(s)): num=1 for j in range(len(s)): if ___: ...
4.3 pd.read_excel() -> dict[IntStrT, DataFrame] io:excel文件路径。 sheet_name:list[IntStrT] 指定读取的sheet,默认为第一个,可以通过指定sheet的名字或者索引(从0开始),多个使用列表。 skiprows:跳过的行,从0开始。 header:指定表头实际的行索引。 index_col=‘ID’:设置索引列,设置后如果再写入pandas...