语法:DataFrame.infer_objects() 返回:convert:与输入对象相同的类型 示例1 使用infer_objects()函数来推断更好的数据类型。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf=pd.DataFrame({"A":["sofia",5,8,11,100],"B":[2,8,77,4,11],"C":["amy",11,4,6,9]})# Print t...
df = df.iloc[1:] print("New DataFrame:") print(df) newdf = df.infer_objects() print("New dtypes:") print(newdf.dtypes) 运行一下定义与用法 infer_objects() 方法返回一个新的 DataFrame,其中每个列都已更改为最佳数据类型。语法 dataframe.infer_objects()参数...
df.infer_objects().dtypes 4. memory_usage memory_usage用于计算dataframe每一列的字节存储大小，这对于大数据表非常有用。用法：DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False)参数解释：index：指定是否返回df中索引字节大小，默认为True，返回的第一行即是索引的内存使用情况；deep：如果为True，则通过查询object...
#在pandas中infer_objects()用于将具有对象数据类型的DataFrame列转换为更特定的类型(软转换)/(为输入对象列推断更好的数据类型)df = pd.DataFrame({'a': [7,1,5],'b': ['3','2','1']}, dtype ='object') df = df.infer_objects() df.dtypes#输出结果""" a int64 b object dtype: object ...
pandas.DataFrame.infer_objects 是 Pandas 中用于推断对象列类型的函数方法。它尝试将 dtype=object 的列转换为更具体的类型(例如,数值型、时间戳型等),从而优化数据操作的性能。当 DataFrame 中的某些列类型被读取为 object,但实际包含可转换为其他类型的数据(如数值或时间戳),用于优化数据的存储和操作性能。本文主...
Pandasdataframe.infer_objects()函数尝试推断输入对象列的更好的数据类型。此函数尝试对object-dtyped列进行软转换,而使非对象和不可转换列保持不变。推理规则与常规Series /DataFrame构造过程中的规则相同。 用法:DataFrame.infer_objects() 返回:converted:same type as input object ...
df.nunique() 3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。 用法: # 直接将df或者series推断为合适的数据类型 DataFrame.infer_objects() pandas支持多种数据类型,其中之一是object类型。object类型包括字符串和混合值(数字及非数字)。 object类型比较宽泛,如果可以确定为具体数据类型...
然后使用infer_objects(),可以将列’a’的类型更改为int64: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df=df.infer_objects()>>>df.dtypes a int64 b objectdtype:object 由于’b’的值是字符串,而不是整数,因此’b’一直保留。
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.infer_objects方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.infer_objects函数方法的使用...
# 应用 infer_objects() 函数。df_new = df_new.infer_objects()# 应用函数后打印 dtypedf_new.info() 输出: 现在,如果我们查看每一列的 dtype,我们可以看到列“A”和“C”现在是int64类型。 检测缺失值 DataFrame.isna() 函数用于检测缺失值。它返回一个布尔值相同大小的对象,指示值是否为 NA。NA 值,例...