combine_first() 比较两个 DataFrame,如果第一个 DataFrame 有一个空值,它将被第二个 DataFrame 的相应值填充 compare() 比较两个 DataFrame 并返回差异 convert_dtypes() 将DataFrame 中的列转换为新的数据类型 corr() 查找每列之间的相关性(关系) count() 返回每列/每行的非空值数量 cov() 查找列的协方差...
DataFrame.convert_dtypes(infer_objects=True, convert_string=True, convert_integer=True, convert_boolean=True, convert_floating=True) 使用支持pd.NA的 dtypes 将列转换为可能的最佳 dtypes。 参数: infer_objects:布尔值,默认为真 是否应将对象 dtypes 转换为可能的最佳类型。 convert_string:布尔值,默认为真...
convert_dtypes() 方法返回一个新的 DataFrame,其中每个列都已更改为最佳数据类型。语法 dataframe.convert_dtypes(infer_objects, convert_string, convert_integer, convert_boolean, convert_floating)参数 这些参数是 关键字 参数。参数值描述 infer_objects True|False 可选。 默认为 True。指定是否将对象数据类型转...
使用DataFrame.dtypes属性找出给定DataFrame中每个列的数据类型(dtype)。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the DataFramedf=pd.DataFrame({"A":[12,4,5,None,1],"B":[7,2,54,3,None],"C":[20,16,11,3,8],"D":[14,3,None,2,6]})# Create the indexindex_=['Row_1','Ro...
dtypes Returns the dtypes of the columns of the DataFrame duplicated() Returns True for duplicated rows, otherwise False empty Returns True if the DataFrame is empty, otherwise False eq() Returns True for values that are equal to the specified value(s), otherwise False equals() Returns True ...
combine_first方法用于组合两个Series(或DataFrame中的列),从第一个Series中选择值,并用第二个Series中的相应值填充任何缺失的值。 如果你对SQL熟悉的话,那么pandas的combine_first方法类似于SQL中的COALESCE函数。 s1 = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6]) ...
convert_dtypes()- 将DataFrame列转换为支持pd.NA的“最佳可能”dtype (pandas的对象,表示缺少值)。 请继续阅读详细解释和每种方法的用法。 1.to_numeric() 将一个或多个DataFrame列转换为数字值的最佳方法是使用pandas.to_numeric()。 该函数将尝试将非数字对象(例如字符串)更改为适当的整数或浮点数。
DataFrame属性和数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.axes #index: 行标签;columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame.dtypes #返回数据的类型 DataFrame.ftypes #返回每一列的 数据类型float64:dense DataFrame.get_dtype_counts() #返回数据框数据类型...
版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。 例如,用两列对象类型创建一个DataFrame,其中一个保存整数,另一个保存整数的字符串: >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5],'b': ['3','2','1']}, dtype='object')>>>df.dtypes ...
由于某些原因,Series没有一个漂亮的富文本外观,所以与DataFrame相比,看似比较低级: 这里对Series进行稍加修饰,使其看起来更好,如下图所示: 竖线意味着这是一个Series,而不是一个DataFrame。 也可以用pdi.sidebyside(obj1, obj2, ...)来并排显示几个系列或DataFrames: ...