使用infer_objects()函数来推断更好的数据类型。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf=pd.DataFrame({"A":["sofia",5,8,11,100],"B":[2,8,77,4,11],"C":["amy",11,4,6,9]})# Print the dataframedf Python Copy 输出: 让我们看看dataframe中每一列的dtype(数据...
pandas 0.21.0版本引入了方法infer_objects(),用于将DataFrame的列从对象数据类型转换为更具体的类型(软转换)。 例如,这里有一个包含两列对象类型的DataFrame。一个列包含实际整数,另一个列包含表示整数的字符串: >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1']}, dtype='object'...
df = df.iloc[1:] print("New DataFrame:") print(df) newdf = df.infer_objects() print("New dtypes:") print(newdf.dtypes) 运行一下定义与用法 infer_objects() 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.infer_objects()参数...
4) Series创建DataFrame对象 传递一个字典形式的 Series,从而创建一个 DataFrame 对象,其输出结果的行索引是所有 index 的合集 #Series创建DataFrame对象 其输出结果的行索引是所有 index 的合集data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a','b','c']),'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], in...
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 pandas主要处理表格or异质数据,numpy主要处理同质数据。
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=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='....
print(df.dtypes)# 使用 infer_objectsdf_inferred = df.infer_objects() print("\n推断后的 DataFrame:") print(df_inferred.dtypes) 2)推断时间戳类型 importpandasaspd# 创建一个 DataFrame,其中时间列是 object 类型df = pd.DataFrame({"date": ["2024-12-01","2024-12-02","2024-12-03"],"value...
infer_objects() Change the dtype of the columns in the DataFrame info() Prints information about the DataFrame insert() Insert a column in the DataFrame interpolate() Replaces not-a-number values with the interpolated method isin() Returns True if each elements in the DataFrame is in the spe...
设置导入 DataFrame 的列名称,默认为 "infer",注意它与下面介绍的 names 参数的微妙关系。 names 当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名。 当names 被赋值,header 没被赋值时,那么header会变成None。如果都赋值,就会实现两个参数的组合功能。
When you convert a NumPy array to a DataFrame, Pandas will automatically infer the data types for each column. However, be aware that having mixed data types in a single column may result in the column being assigned the object data type, which may not be as efficient for numerical ...