pd.set_option('precision', 2) 处理数据:对DataFrame对象中的字符值进行处理,确保它们保持浮点数的精度。可以使用astype()函数将字符值转换为浮点数。 代码语言:txt 复制 data['column_name'] = data['column_name'].astype(float) 显示结果:使用pandas的print()函数或其他适用的函数显示处理后的结果。
xxx) # 最小显示行数pd.set_option('display.max_columns',xxx) # 最大显示列数pd.set_option ('display.max_colwidth',xxx) #最大列字符数pd.set_option( 'display.precision',2) # 浮点型精度pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format) #逗号分隔数字pd.set_option('display....
有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置valu...
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用axi...
concat 性能 现在我们从空的 DataFrame 开始，用 concat 每次往里面添加一行，看一下性能怎么样 import...
当前默认最多打印 60 行内容,使用set_option函数可以重新定义: >>pd.set_option('display.max_rows',5)>>pd.Series(data=range(1,10))0112..7889Length:9,dtype:int64 算上中间省略号,一共 5 行。 二. 最多打印多少列 >>pd.get_option('display.max_columns')20>>pd.DataFrame(columns=range(30))...
set logicalong the other axes.Can also add a layer of hierarchical indexing on the concatenation axis,which may be useful if the labels are the same (or overlapping) onthe passed axis number.Parameters---objs : a sequence or mapping of Series or DataFrame objectsIf a mapping is passed, th...
分类变量哑元化是指将分类变量转换成“哑变量矩阵”(dummy matrix),如果DataFrame中的某一列中含有k个不同的值,则可以派生出一个k列矩阵,pandas中的get_dummies()函数可以实现该功能。 1df = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','b'],2'data1':range(6)})3dummies = pd.get_dummies(...
12.将上一题生成的dataframe与df合并 df= pd.concat([df,df1],axis=1) 13.生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 df["new"] = df["salary"] - df[0] 14.检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() 15.将salary列类型转换为浮点数 df['salary'].astype(np.float64) ...
注意观察降维dataFrame>Series>值 微信公众号:【蚂蚁学Python】,Python原创免费视频分享 In [1] import pandas as pd print(pd.__version__) 0.23.4 0、读取数据 数据为北京2018年全年天气预报 该数据的爬虫教程参见我的Python爬虫系列视频课程 In [2] df = pd.read_csv("./datas/beijing_tianqi/beijing_...