to_records([index, column_dtypes, index_dtypes])将DataFrame转换为NumPy记录数组。to_sql(name, con...
使用列名直接访问列数据：print(df['Student Name'])4. 重新设置索引.set_index()可以使用.set_index...
In [70]: data Out[70]: array([(1, 2., b'Hello'), (2, 3., b'World')], dtype=[('A', '<i4'), ('B', '<f4'), ('C', 'S10')]) In [71]: pd.DataFrame.from_records(data, index="C") Out[71]: A B C b'Hello' 1 2.0 b'World' 2 3.0 列选择、添加、删除 你可...
In [22]: pd.array([1, 0, 0, 2], dtype='Sparse[int]') Out[22]: [1, 0, 0, 2] Fill: 0 IntIndex Indices: array([0, 3], dtype=int32) ```## 稀疏访问器 pandas 提供了一个`.sparse`访问器,类似于字符串数据的`.str`,分类数据的`.cat`和日期时间数据的`.dt`。此命名空间提供了...
s = pd.Series(data, index=index) 在这里,data可以是许多不同的东西: 一个Python 字典 一个ndarray 标量值(比如 5) 传递的索引是一个轴标签列表。因此,这根据data 是的情况分为几种情况: 来自ndarray 如果data是一个 ndarray,则索引必须与data的长度相同。如果没有传递索引,将创建一个具有值[0, ..., ...
s=pd.Series( data, index, dtype, copy)#参数说明:#data 输入的数据,可以是列表、常量、ndarray 数组等。#index 索引值必须是惟一的,如果没有传递索引,则默认为 #np.arrange(n)。#dtype dtype表示数据类型,如果没有提供,则会自动判断得出。#copy 表示对 data 进行拷贝,默认为 False。
回到convert_df() 方法,如果这一列中的唯一值小于 50%,它会自动将列类型转换成 category。这个数是任意的,但是因为数据框中类型的转换意味着在 numpy 数组间移动数据,因此我们得到的必须比失去的多。 接下来看看数据中会发生什么。 >>> mem_usage(df)10.28 MB>>> mem_usage(df.set_index(['country', 'ye...
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <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-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
sort_index() Sorts the DataFrame according to the labels sort_values() Sorts the DataFrame according to the values squeeze() Converts a single column DataFrame into a Series stack() Reshape the DataFrame from a wide table to a long table std() Returns the standard deviation of the values ...
Out[26]: TimedeltaIndex(['1 days 06:05:01.000030', '0 days 00:00:00.000015500', NaT], dtype='timedelta64[ns]', freq=None) 4. 智能判断数据类型 convert_dtypes方法可以用来进行比较智能的数据类型转化,请看convert_dtypes 5. 数据类型筛选 看到在一些学习群经常...