Data Types: Let Pandas infer data types or specify them explicitly throughdtypeparameter. Text Parsing: Handle non-standard delimiters or separators usingsepanddelimiter. Date Parsing: Specify date formats for
dtype: object # Infers better data types for object data - soft conversion df.infer_objects().dtypes a object # no change b int64 dtype: object # Same as infer_objects, but converts to equivalent ExtensionType df.convert_dtypes().dtypes -cs95 21 df = df.astype({"columnname": str}) ...
Overview of Pandas Data Types Posted by Chris Moffitt in articles Introduction When doing data analysis, it is important to make sure you are using the correct data types; otherwise you may get unexpected results or errors. In the case of pandas, it will correctly infer data types in many...
read_and_optimized = pd.read_csv(‘game_logs.csv’,dtype=column_types,parse_dates=[‘date’],infer_datetime_format=True) print(mem_usage(read_and_optimized)) read_and_optimized.head() 104.28 MB 上图完整图像详见原文 通过优化这些列,我们成功将 pandas 的内存占用从 861.6MB 减少到了 104.28MB—...
# 对所有字段指定统一类型 df = pd.DataFrame(data, dtype='float32') # 对每个字段分别指定 df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型 df.infer_objects() # 推断后的DataFrame df.infer_objects().dtypes ...
headerint 或整数列表,默认为 'infer' 用作列名和数据起始位置的行号。默认行为是推断列名:如果没有传递名称,则行为与 header=0 相同,并且列名从文件的第一行推断出来,如果显式传递列名,则行为与 header=None 相同。显式传递 header=0 以能够替换现有名称。 头部可以是指定列的 MultiIndex 的行位置的整数列表,例...
原文:pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.to_pickle.html DataFrame.to_pickle(path, *, compression='infer', protocol=5, storage_options=None) 将对象序列化为文件。 参数: pathstr, path object, or file-like object 字符串、路径对象(实现了os.PathLike[str])或实现了二进制write()...
infer_datetime_format 布尔值,默认为False 如果为True并且为列启用了 parse_dates,则尝试推断日期时间格式以加快处理速度。 自版本 2.0.0 起已弃用:此参数的严格版本现在是默认值,传递它没有任何效果。 keep_date_col 布尔值,默认为False 如果为True并且 parse_dates 指定了组合多个列,则保留原始列。
您可以将values作为一个键传递,以允许所有可索引或data_columns具有此最小长度。 传递min_itemsize字典将导致所有传递的列自动创建为data_columns。 注意 如果没有传递任何data_columns,那么min_itemsize将是传递的任何字符串的长度的最大值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [594]: dfs = pd....
pd.read_csv('./data.csv', #要读取的文件名,注意路径正确,可以用相对路径或者绝对路径 index_col=0, #设置读取的行索引,默认为None,不赋值的话会自动添加一列作为行索引 header ='infer') #设置读取的列索引,默认值为'infer',不赋值的话输出会默认把第1行作为列索引展示注意...