现在我们可以使用这个词典了,另外还有几个参数可用于按正确的类型读入日期,而且仅需几行代码: 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...
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—...
压缩{'infer', 'gzip', 'bz2', 'zip', 'xz', 'zstd', None, dict},默认为'infer' 用于在磁盘数据的即时解压缩。如果为‘infer’,则如果filepath_or_buffer是以‘.gz’、‘.bz2’、‘.zip’、‘.xz’、‘.zst’结尾的路径,则使用 gzip、bz2、zip、xz 或 zstandard,否则不进行解压缩。如果使用'zip...
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...
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_objects()- 如果可能,将持有Python对象的对象列转换为pandas类型的实用程序方法。 convert_dtypes()- 将DataFrame列转换为支持pd.NA的“最佳可能”dtype (pandas的对象,表示缺少值)。 请继续阅读详细解释和每种方法的用法。 1.to_numeric() 将一个或多个DataFrame列转换为数字值的最佳方法是使用pandas.to_nu...
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 more efficient parsing using theparse_datesparameter. ...
infer_objects()—一种实用方法,在可能的情况下,将包含python对象的对象列转换为pandas类型。好的。 请继续阅读,了解这些方法的更详细解释和用法。好的。1。to_numeric() 将数据帧的一列或多列转换为数值的最佳方法是使用pandas.to_numeric()。好的。
ndarray 是 NumPy 中的数组类型,当 data 是 ndarry 时,传递的索引必须具有与数组相同的长度。假如没有给 index 参数传参,在默认情况下,索引值将使用是 range(n) 生成,其中 n 代表数组长度: importpandas as pdimportnumpy as np data= np.array(['a','b','c','d'])#使用默认索引,创建 Series 序列...
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。