Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.convert_objects和compound方法的使用。
方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e.DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callablesDataFrame.transform(func, *args,...
The to_json() function is used to convert the object to a JSON string. Note: NaN's and None will be converted to null and datetime objects will be converted to UNIX timestamps. Syntax: DataFrame.to_json(self, path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, for...
string_col object int_col int64 float_col float64 mix_col object missing_col float64 money_col object boolean_col bool custom object dtype: object 当然了我们也可以调用info()方法来实现上述的目的,代码如下 df.info() output <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 4 entries, 0 to 3...
string_col object int_col int64 float_col float64 mix_col object missing_col float64 money_col object boolean_col bool custom object dtype: object 当然了我们也可以调用info方法来实现上述的目的,代码如下 df.info output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
dataframe中的 object 类型来自于 Numpy, 他描述了每一个元素 在 ndarray 中的类型 (也就是Object类型)。而每一个元素在 ndarray 中 必须用同样大小的字节长度。 比如 int64 float64, 他们的长度都是固定的 8 字节。 但是对于string 来说,string 的长度是不固定的, 所以pandas 储存string时 使用 narray, 每...
背景:从文件里读取数据得到一个dataframe,其中有一列是字符串(pandas里字符串类型为object) 目的:把字符串类型的column转换成float类型 从文件读取得到的df长这样,需要转换的column是 item_price, 各个列的数据类型: 血泪史: 当试图使用astype()处理时发现报错了,错误信息是ValueError: could not convert string to ...
dataframe中的 object 类型来自于 Numpy, 他描述了每一个元素 在 ndarray 中的类型 (也就是Object类型)。而每一个元素在 ndarray 中 必须用同样大小的字节长度。 比如 int64 float64, 他们的长度都是固定的 8 字节。 但是对于string 来说,string 的长度是不固定的, 所以pandas 储存string时 使用 narray, 每...
DataFrame函数应用 代码语言:javascript 复制 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast,…]) #应用函数 DataFrame.applymap(func) #Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e. DataFrame.aggregate(func[, axis]) #Aggregate using callable, string, dict, or list of stri...
pandas-to-sql This libaray is not production ready!! Intro Convert pandas DataFrame manipulations to sql query string. Support: sqlite Try it yourself >>> import pandas as pd >>> import pandas_to_sql >>> iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master...