sparse pandas.core.arrays.sparse.accessor.SparseFrameAccessor的别名 squeeze([axis]) 将一维轴对象压缩为标量。stack([level, dropna]) 从列到索引堆叠指定级别。std([axis, skipna, level, ddof, numeric_only]) 返回要求轴上的样品标准偏差。sub(other[, axis, level, fill_value]) 获取数据帧的减法和...
In [1]: arr = np.random.randn(10) In [2]: arr[2:-2] = np.nan In [3]: ts = pd.Series(pd.arrays.SparseArray(arr)) In [4]: ts Out[4]: 0 0.469112 1 -0.282863 2 NaN 3 NaN 4 NaN 5 NaN 6 NaN 7 NaN 8 -0.861849 9 -2.104569 dtype: Sparse[float64, nan] 注意dtype,S...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的下...
Class/Type: SparseDtype 导入包: pandascoresparseapi 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def test_construct_from_string_raises(): with pytest.raises(TypeError): SparseDtype.construct_from_string('not a dtype') 浏览完整代码 来源:test_dtype.py 项目:bkandel...
可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递元组列表给Index构造函数时,它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。 代码语言:...
pandas.core.arrays.integer.UInt64Dtype]], [pandas.core.arrays.floating.FloatingDtype, [pandas.core.arrays.floating.Float32Dtype, pandas.core.arrays.floating.Float64Dtype]]], pandas.core.arrays.sparse.dtype.SparseDtype, pandas.core.arrays.string_.StringDtype]] 1. ...
pandas.SparseDtype pandas.arrays.StringArray pandas.arrays.ArrowStringArray pandas.StringDtype pandas.arrays.BooleanArray pandas.BooleanDtype pandas.api.types.union_categoricals pandas.api.types.infer_dtype pandas.api.types.pandas_dtype pandas.api.types.is_any_real_numeric_dtype pandas.api.types.is_bo...
pandas.core、pandas.compat和pandas.util顶级模块是私有的。不保证此类模块中的稳定功能。 输入/输出 序列化 平面文件 剪贴板 Excel JSON HTML XML Latex HDFStore: PyTables (HDF5) 羽毛 Parquet ORC SAS SPSS SQL Google BigQuery STATA 常用函数 数据操作 ...
UInt64Dtype UInt64Index UInt8Dtypeapi array arrays bdate_range compatconcat core crosstab cut date_rangedescribe_option errors eval factorize get_dummiesget_option infer_freq interval_range io isnaisnull json_normalize lreshape melt mergemerge_asof merge_ordered notna notnull offsetsoption_context ...
import pandas.core.algorithms as algos from pandas.core.internals import (BlockManager, create_block_manager_from_arrays) import pandas.core.generic as generic from pandas.core.sparse.series import SparseSeries, SparseArray from pandas._libs.sparse import BlockIndex, get_blocks from pandas.util._decor...