format(upcast)) # Datatypes of each column print(upcast.dtypes) 0 1 0 12.0 34 1 1.2 3 0 float64 1 int64 dtype: object 2.3 添加数据 Concatenation 我们可以使用concat函数沿特定轴连接多个DataFrame或Series。该函数的必需参数是要连接的DataFrame或Series列表。默认情况下,连接沿行轴(axis=0)进行,有效...
数据处理 使用DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理为object,需要转换格式的一般为日期时间。DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换,支持Python和NumPy的数据类型。 df['Name'] = df['Name'].astype(np.datetime64) 对数据聚合,我测试了...
使用dtypes属性显示每一列及其数据类型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 >>> movie = pd.read_csv('data/movie.csv') >>> movie.dtypes color object director_name object num_critic_for_reviews float64 duration float64 director_facebook_likes float64 ... title_year float64 actor_2_...
pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series或DataFrame的列中。更多信息请参见 dtypes。 虽然Series类似于 ndarray,如果你需要一个实际的ndarray,那么请使用Series.to_numpy()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([ 0.4691, -0.2829, -...
df.dtypes返回列的类型 df.shape返回行数和列数 Df.info()汇总所有相关信息 将一列或几列设置为索引是一个好主意。下图展示了这个过程: Index在Pandas中有很多用途: 算术运算按索引对齐 它使按该列进行的查找更快,等等。 所有这些都是以较高的内存消耗和不太明显的语法为代价的。 构建DataFrame 另一种选择是...
dtypes = optimized_gl.drop('date',axis=1).dtypes dtypes_col = dtypes.index dtypes_type = [i.name for i in dtypes.values] column_types = dict(zip(dtypes_col, dtypes_type)) # rather than print all 161 items, we'll # sample 10 key/value pairs from the dict ...
Series.array将始终是一个ExtensionArray。简而言之,ExtensionArray 是一个围绕一个或多个具体数组的薄包装器,比如一个numpy.ndarray. pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series或DataFrame的列中。更多信息请参见 dtypes。 虽然Series类似于 ndarray,如果你需要一个实际的 ndarray,那么请使用Series....
triplets_raw.info(memory_usage="deep") # Column Non-Null Count Dtype # --- --- --- --- # 0 anchor 525000 non-null object # 1 positive 525000 non-null object # 2 negative 525000 non-null object # dtypes: object(3) # memory usage: ...
Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 DataFrame.dtypes返回数据的类型 DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数 ...
(total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype # --- --- --- --- # 0 id 35 non-null int64 # 1 name 35 non-null object # 2 class 35 non-null object # 3 mark 35 non-null int64 # 4 gender 35 non-null object # dtypes: int64(2), object(3) # memory usage: 1.5+ KB...