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...
例如将 CSV 加载到 DataFrame,如果文件中包含数值,那么一个数值就需要 64 个字节存储。但可通过使用 int 格式截取数值以节省内存。 int8 存储值的范围是 -128 到 127; int16 存储值的范围是 -32768 到 32767; int64 存储值的范围是 -9223372036854775808 到 9223372036854775807。 如果可预先确定数值不大于 32767,...
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...
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、...
schema=[("col1", pl.Float32), ("col2", pl.Int64)] ) DataFrame 也可以基于 Series 创建,因为 DataFrame 本身就可以看作是多个 Series 的组合。 importpolarsaspl# 通过第二个参数 schema 指定列的类型df = pl.DataFrame( [ pl.Series("col1", [0,2], dtype=pl.Float32), ...
# Name: age, dtype: int32 从上可知,Series组成: 数据项 索引index, 默认为位置索引,即0到N-1 数据类型dtype,不指定pandas会自动判断 数据名称name Series有哪些属性和操作 获取属性:数据项values 和索引index 名称name # array([12, 21, 31])
将DataFrame 列从 floats 转为 ints 如何把 dates 列转换为 DateTime 类型 两个DataFrame 相加 在DataFrame 末尾添加额外的行 为指定索引添加新行 如何使用 for 循环添加行 在DataFrame 顶部添加一行 如何向 DataFrame 中动态添加行 在任意位置插入行 使用时间戳索引向 DataFrame 中添加行 ...