Frequently, a column in a table may contain repeated instances of a smaller set of distinct values. We have already seen functions likeuniqueandvalue_counts, which enable us to extract the distinct values from an array and compute their frequencies, respectively: importnumpyasnpimportpandasaspd np...
CategoricalIndex.remove_unused_categories(…):删除未使用的类别。 CategoricalIndex.set_categories(args, *kwargs):将类别设置为指定的new_categories。 CategoricalIndex.as_ordered(args, *kwargs):设置要排序的分类 CategoricalIndex.as_unordered(args, *kwargs):将Categorical设置为无序 CategoricalIndex.map(mappe...
values._replace(to_replace=to_replace, value=value, inplace=True) File "/home/adrin/miniforge3/envs/sklearn/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/arrays/categorical.py", line 2665, in _replace warnings.warn( FutureWarning: The behavior of Series.replace (and DataFrame.replace) with Categor...
怎么可能呢?也许是时候提交一个功能请求,建议Pandas通过df.column.values.sum()重新实现df.column.sum()了?这里的values属性提供了访问底层NumPy数组的方法,性能提升了3 ~ 30倍。 答案是否定的。Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库...
利用pd.Categorical()创建categorical数据,Categorical()常用三个参数 参数一 values,如果values中的值,不在categories参数中,会被NaN代替 参数二 categories,指定可能存在的类别数据 参数三 ordered, 是否指定顺序 s=pd.Series(pd.Categorical(["a","b","c","d"],categories=["c","b","a"])) ...
读入数据时 pd.read_csv('file.csv',index_col=[0,1,2],header=[0,1]) #指定索引列和表头列 #默认 pd.read_csv('file.csv') #默认header=0,即第一行为表头,header=-1则无表头;默认所有的列都是column,自动添加一列从0开始的index #指定第N列为索引列,或者用其列名指定 pd.read_csv('file.csv...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
["categorical"] = df["object"].astype("category") In [6]: df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-nu...
filename列的值会经常被复制重复。因此,所以通过使用Categorical可以极大的减少内存使用量。 让我们读取目标数据集,看看内存的差异: 代码语言:javascript 复制 triplets.info(memory_usage="deep")# Column Non-Null Count Dtype #---#0anchor525000non-nullcategory #1positive525000non-nullcategory #2negative525000non...