首先,我们需要导入 Pandas 库并创建一个简单的 DataFrame: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) 接下来,我们可以使用 set_flags() 方法为 DataFrame 设置标志: df.set_flags(warn_on_write=True) # 设置一个警告标志,当对 DataFrame 进行...
通过调用.set_flags(allows_duplicate_labels=False),Series和DataFrame都不允许重复标签(默认允许)。如果存在重复标签,将引发异常。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [19]: pd.Series([0, 1, 2], index=["a", "b", "b"]).set_flags(allows_duplicate_labels=False) --- DuplicateLabel...
empty 表示Series/DataFrame是否为空的指示符。 flags 获取与此pandas对象关联的属性。 iat 根据整数位置访问行/列对的单个值。 iloc 纯粹基于整数位置的索引,用于按位置选择。 index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。 ndim 返回表示轴数/数组维度的整数。 shape 返回表示DataFrame的...
set_flags() Returns a new DataFrame with the specified flags set_index() Set the Index of the DataFrame size Returns the number of elements in the DataFrame skew() Returns the skew of the values in the specified axis sort_index() Sorts the DataFrame according to the labels sort_values()...
pandas.DataFrame.dtypes pandas.DataFrame.info pandas.DataFrame.select_dtypes pandas.DataFrame.values pandas.DataFrame.axes pandas.DataFrame.ndim pandas.DataFrame.size pandas.DataFrame.shape pandas.DataFrame.memory_usage pandas.DataFrame.empty pandas.DataFrame.set_flags pandas.DataFrame.astype pandas.DataFrame.co...
如上所述,在读取原始数据时处理重复项是一个重要的功能。也就是说,您可能希望避免在数据处理管道中引入重复项(从方法如pandas.concat()、rename()等)。Series和DataFrame通过调用.set_flags(allows_duplicate_labels=False)禁止重复标签(默认情况下允许)。如果存在重复标签,将引发异常。
如上所述,在读取原始数据时处理重复是一个重要功能。也就是说,您可能希望避免在数据处理流水线中引入重复(从方法如pandas.concat(),rename()等)。通过调用.set_flags(allows_duplicate_labels=False),Series和DataFrame都不允许重复标签(默认允许)。如果存在重复标签,将引发异常。
比如进行DataFrame.add_prefix()的操作时,由于只操作数据的字段名,并没有改动其原数据,所以不会进行数据的 copy 行为,只需要修改字段名即可! 文档中也列举了如下的 API 在 CoW 模式下有很大的性能提升: DataFrame.reset_index()/Series.reset_index() DataFrame.set_index() DataFrame.set_axis()/Series.set_...
pandas.DataFrame.memory_usage pandas.DataFrame.empty pandas.DataFrame.set_flags pandas.DataFrame.astype pandas.DataFrame.convert_dtypes pandas.DataFrame.infer_objects pandas.DataFrame.copy pandas.DataFrame.bool pandas.DataFrame.to_numpy pandas.DataFrame.head pandas.DataFrame.at pandas.DataFrame.iat pandas.Data...
Series 和 DataFrame 构造函数现在默认情况下将复制 NumPy 数组。这一变化是为了避免在 pandas 之外就地更改 NumPy 数组时改变 pandas 对象。您可以设置copy=False以避免此复制。 描述 CoW 意味着以任何方式从另一个 DataFrame 或 Series 派生的任何 DataFrame 或 Series 始终表现为副本。因此,我们只能通过修改对象本身...