DataFrame.values 返回DataFrame 的数据部分(numpy 数组)。 DataFrame.index 返回DataFrame 的行索引。 DataFrame.columns 返回DataFrame 的列名。 DataFrame.dtypes 返回每列的数据类型。 DataFrame.shape 返回DataFrame 的形状(元组形式)。 DataFrame.size 返回DataFrame 中元素的总数。 DataFrame.empty 检查DataFrame 是否为...
3.15 apply() --- 根据传入的函数参数处理 DataFrame 对象 3.15.1 对每列进行处理 def func(x):print(x.values)return pd.Series(np.arange(0,x.size))data = np.floor(np.random.normal(85, 3, (4,3)))df = pd.DataFrame(data, index=['b','a','d','e'], columns=['cc','aa','bb']...
fill_value=0) In [34]: dense.astype(dtype) Out[34]: A 0 1 1 0 2 0 3 1 ```## 与*scipy.sparse*的交互 使用`DataFrame.sparse.from_spmatrix()`从稀疏矩阵创建具有稀疏值的`DataFrame`。 `
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。
DataFrame.get_ftype_counts()Return the counts of ftypes in this object. DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框 DataFrame.valuesNumpy的展示方式 DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim返回数据框的纬度 DataFrame.size返回数据框元素的个数 ...
考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性,那么就不难理解二者的以下属性: ndim/shape/dtypes/size/T,分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果。其中,由于pandas允许数据类型是异构的,各列之间可能含有多种不同的数据类型,所以dtype取其复数形式dtypes。与此同时,series因为只有一列,所以数据...
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) ...
import pandas as pd np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.randint(-100,100,size=...
shape 返回表示DataFrame的维度的元组。 size 返回表示对象中元素数量的整数。 style 返回一个Styler对象。 values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add...
pd.util.testing.N = 100000pd.util.testing.K = 5df = pd.util.testing.makeDataFrame()在该例子中，仅需要一个数据框架，其中的值可完全不计。现在，将数据帧保存到一个CSV文件中，并检查其大小。importosdf.to_csv('sample.csv')os.path.getsize('sample.csv')然后，可以试试将相同的数据帧输出到压缩...