obj 是否具有list-like 属性。 例子: >>> import datetime >>> is_list_like([1, 2, 3]) True >>> is_list_like({1, 2, 3}) True >>> is_list_like(datetime.datetime(2017, 1, 1)) False >>> is_list_like("foo") False >>> is_list_like(1) False >>> is_list_like(np.array...
1importpandas as pd2pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like 在下行代码之前插入 frompandas_datareaderimportdata 这个方法不必修改本地文件,在pandas_datareader 0.7.0版本会修复这个问题。
原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/scale.html pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。 本文提供了一些建议,以便将您的分析扩展到更大的数据集。这是对提高性能的补...
Series之间的运算法则如下所示:只有在index完全相同的部分数据可以正常四则运算 s1=pd.Series([1,2,3],index=list("abc")) s2=pd.Series([2,3,4]) s3=pd.Series([2,3,4],index=list("abc")) s4=pd.Series([2,3,4],index=list("bcd")) #进行运算:s1+s2,s1-s2,s1*s2,s1/s2,均得到如下...
由于夏令时,当从夏季时间转换到冬季时间时,一个挂钟时间可能发生两次;fold 描述 datetime-like 是否对应于挂钟第一次(0)或第二次(1)命中模糊时间。仅支持从 naive datetime.datetime(有关详细信息,请参阅datetime 文档)或从Timestamp构造或从组件构造(见下文)。仅支持dateutil时区(请参阅dateutil 文档以了解处理...
df.dropna(axis=0,how='any',subset=None,inplace=False) subset为array-like iv) 填充缺失值 df.fillna(scala/{'col1':value1,'col2':value2,...},inplace=False) VI. 重复值处理 i) 判断Series的值、pandas对象的索引是否唯一 df['col1'].is_unique ...
->1121returnself._get_value(key)1123# Convert generator to list before going through hashable part1124# (We will iterate through the generator there to check for slices)1125ifis_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237,inSeries._get_value(self, label, takeable)...
接受类型:{int, float, str, datetime, list, tuple, 1-d array, Series, DataFrame/dict-like( 0.18.1版本一下不支持)} 该参数指定了要转换为datetime的对象。如果提供的是Dataframe,则该类型至少需要以下列:“年”、“月”、“日”,才能转化为datetime。
s.isnull() s.notnull() # 创建DataFrame 通过2维的list-like创建; 通过字典创建; 通过读取excel表,常用; df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['A','B'], index=['x','y']) # columns列索引index行索引 df1 = pd.DataFrame({'A':[1,3], 'B': [2,4]}, index=['x','y...
选择数量大于20或单价大于100的所有行: 选取多列一定是两个方括号,其中内侧方括号代表是一个list: 使用一般方式: 使用loc函数 如果要选择某列等于多个数值或者...是like,在pandas里我们可以用.str.contains()来实现。 直接使用loc函数筛选也可以使用 ‘|’ 来进行多个条件的筛选:筛选包含某一字符的行筛选包含 ...