Pandasdataframe.infer_objects()函数的作用是为输入对象列推断更好的数据类型。此函数尝试对象-类型columns的软转换,保留非对象和不可转换的columns不变。推理规则与常规的Series/DataFrame构造相同。 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...
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...
用法:DataFrame.infer_objects() 返回:converted:same type as input object 范例1:采用infer_objects()函数以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]})...
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...
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()
Series.infer_objects(self) Returns:converted - same type as input object Example: Python-Pandas Code: importnumpyasnpimportpandasaspd df=pd.DataFrame({"X":["p",2,3,4]})df=df.iloc[1:]df Copy Output: X 1 2 2 3 3 4 Python-Pandas Code: ...
infer_objects() 尝试为对象列推断更好的dtype。info([verbose, buf, max_cols, memory_usage, …]) 打印DataFrame的简要摘要。insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 将列插入DataFrame中的指定位置。interpolate([method, axis, limit, inplace, …]) 请注意,具有MultiIndex的DataFrame / Series仅...
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,则不建议用object。 df = pd.DataFrame({"A": ["a", 1, 2, 3]}) df = df.iloc[1:] df df.dtypes 使用infer_objects方法将object推断...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。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。