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。
通过首先读入 dataframe,然后在这个过程中迭代以减少内存占用,我们了解了每种优化方法可以带来的内存减省量。但是正如我们前面提到的一样,我们往往没有足够的内存来表示数据集中的所有值。如果我们一开始甚至无法创建 dataframe,我们又可以怎样应用节省内存的技术呢? 幸运的是,我们可以在读入数据的同时指定最优的列类型。
9.df.to_csv() # 将DataFrame存为csv格式。 DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression='infer',quoting=None,quotechar='"',line_terminator=None,chunksize=None,date_format=No...
combine(other, func[, fill_value, overwrite]) 使用另一个DataFrame进行按列合并。 combine_first(other) 将null元素更新为other中相同位置的值。 compare(other[, align_axis, keep_shape, ...]) 与另一个DataFrame进行比较并显示差异。 convert_dtypes([infer_objects, ...]) 使用支持pd.NA的dtypes将列转...
[, axis, level])类似Array.neDataFrame.eq(other[, axis, level])类似Array.eqDataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for aDataFrame.combine_first(other)Combine two DataFrame objects and default to non-null values in ...
("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled","true")# Generate a pandas DataFramepdf = pd.DataFrame(np.random.rand(100,3))# Create a Spark DataFrame from a pandas DataFrame using Arrowdf = spark.createDataFrame(pdf)# Convert the Spark DataFrame back to a pandas DataFrame using Arrowresult_...
# 应用 infer_objects() 函数。df_new = df_new.infer_objects()# 应用函数后打印 dtypedf_new.info() 输出: 现在,如果我们查看每一列的 dtype,我们可以看到列“A”和“C”现在是int64类型。 检测缺失值 DataFrame.isna() 函数用于检测缺失值。它返回一个布尔值相同大小的对象,指示值是否为 NA。NA 值,例...
DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) include:列表,想要留下的数据类型,比如float64,int64,bool,object等 exclude:列表,需要排除的数据类型,同上。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({'a':[1,2]*3,'b':[True,False]*3,'c':[1.0,2.0]*3,'d':['a...
DataFrame.infer_objects() 函数尝试为输入对象列推断更好的数据类型。此函数尝试对对象类型化列进行软转换,使非对象列和不可转换列保持不变。推理规则与正常的 Series/DataFrame 构造期间相同。 代码#1:使用infer_objects()函数推断更好的数据类型。
# 显示DataFrame的前几行 print(df.head())2. Pandas的 to_json 方法 to_json 方法用于将Pandas DataFrame保存为JSON文件。以下是该方法的常见参数说明：● path_or_buf:JSON文件的路径或可写入的对象。● orient:决定生成的JSON的结构。常见选项包括'split'、'records'、'index'...