cython调用C代码的一个错误 expected 'int' but got 'long',原因不复杂,C code的int为32bit, 而pandas df缺省为np.int64 (64bit),有个参数传递了数组,指针类型就不符了。 两个解决方案 C代码里面所有相关的int改为long long类型 或者 使用pandas dataframe前转换为np.int32, 即df.astype(np.int32) 性能...
数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化 知识点 1、category类型与object类型 输出结果 实现代码 数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化 知识点 在pa...
简介:Python之pandas:数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化之详细攻略 知识点 在pandas中,如果某个字段下,数据类型不一致导致整个字段类型不相同,可以进行字段类型转换!,在pandas中,进行数据类型转换非常简单,只需要使用astype函数即可! 1、category类型与object类型 object类型(p...
数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化 知识点 在pandas中,如果某个字段下,数据类型不一致导致整个字段类型不相同,可以进行字段类型转换!,在pandas中,进行数据类型转换非常简单,只需要使用astype函数即可! 1、category类型与object类型 输出结果 实现代码 import pandas as pd im...
现在也可以在索引中保存更多的numpy 数值类型。传统的int64、uint64 和 float64 为所有 numpy 数字 dtypes Index 值打开了空间,因此我们可以指定它们的 32 位版本: pd.Index([1, 2, 3])#Index([1, 2, 3], dtype='int64') pd.Index([1, 2, 3], dtype=np.int32)#Index([1, 2, 3], dtype='...
如果可预先确定数值不大于 32767,那么就可以使用 int16 或 int32 类型,该列的内存占用能降低 75%。 假定每个州的病例数不超过 32767(虽然现实中并非如此),那么就可截取该列为 int16 类型而非 int64。 稀疏列 如果数据集的一或多个列中具有大量的 NaN 空值,那么可以使用 稀疏列表示 降低内存使用,以免空值耗费...
trip_id是整数,默认pandas用的是np.int64, 我们可以将其设定为np.int32 #设定dtype参数 df2 = pd.read_csv('data.csv', dtype={"trip_id": np.int32}) df2 print(df1['trip_id'].nbytes) print(df2['trip_id'].nbytes) 40 20 我们可以看到通过指定dtype,trip_id字段占用的内存少了一半。 二、...
如果可预先确定数值不大于 32767,那么就可以使用 int16 或 int32 类型,该列的内存占用能降低 75%。 假定每个州的病例数不超过 32767(虽然现实中并非如此),那么就可截取该列为 int16 类型而非 int64。 稀疏列 如果数据集的一或多个列中具有大量的 NaN 空值,那么可以使用 稀疏列表示 降低内存使用,以免空值耗费...
trip_id是整数,默认pandas用的是np.int64, 我们可以将其设定为np.int32 #设定dtype参数 df2 = pd.read_csv('data.csv', dtype={"trip_id": np.int32}) df2 print(df1['trip_id'].nbytes) print(df2['trip_id'].nbytes) 40 20 我们可以看到通过指定dtype,trip_id字段占用的内存少了一半。
如果可预先确定数值不大于 32767,那么就可以使用 int16 或 int32 类型,该列的内存占用能降低 75%。 假定每个州的病例数不超过 32767(虽然现实中并非如此),那么就可截取该列为 int16 类型而非 int64。 稀疏列 如果数据集的一或多个列中具有大量的 NaN 空值,那么可以使用 稀疏列表示 降低内存使用,以免空值耗费...