如果你需要实际支持Series的数组,请使用Series.array。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [19]: s.array Out[19]: <NumpyExtensionArray> [ 0.4691122999071863, -0.2828633443286633, -1.5090585031735124, -1.1356323710171934, 1.2121120250208506] Length: 5, dtype: float64 访问数组在你需要执行一些...
In [58]: mask = pd.array([True, False, True, False, pd.NA, False], dtype="boolean") In [59]: mask Out[59]: <BooleanArray> [True, False, True, False, <NA>, False] Length: 6, dtype: boolean In [60]: df1[mask] Out[60]: A B C D a 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.1876...
或者,更好的做法是使用NumPy或Pandas的标准比较函数: >>>s=pd.Series([1.,None,3.])>>>np.array_equal(s.values,s.values,equal_nan=True)True>>>len(s.compare(s))==0True 这里,compare函数返回一个差异列表(实际上是一个DataFrame), array_equal则直接返回一个布尔值。 当比较混合类型的DataFrames时...
unique() # array(['Asia', 'Europe', 'Africa', 'North America', 'South America', 'Oceania'], dtype=object) drinks[drinks.continent.isin(['Africa', "North America"])].head() drinks[~drinks.continent.isin(['Africa', "North America"])].head() Tricks 11 筛选某列种类取值最多的行(...
pd.read_csv(data, skiprows=np.array([2, 6, 11])) # 隔行跳过 pd.read_csv(data, skiprows=lambda x: x % 2 != 0) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.18 shipfooter(尾部跳过) skipfooter: int, default 0 1 从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持) ...
Length:5, dtype: float64 访问数组在你需要执行一些操作而不需要索引(例如禁用自动对齐)时非常有用。 Series.array将始终是一个ExtensionArray。简而言之,ExtensionArray 是一个围绕一个或多个具体数组的薄包装器,比如一个numpy.ndarray. pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series或DataFrame的列...
# Returns the 1st and 4th sheet, as a dictionary of DataFrames.pd.read_excel("path_to_file.xls", sheet_name=["Sheet1", 3]) read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读...
dtype='int64', length=999999)>>> s.index.memory_usage()7999992 该结构消耗8Mb内存!为了摆脱它,回到轻量级的类range结构,添加如下代码: >>> s.reset_index(drop=True, inplace=True)>>> s.indexRangeIndex(start=0, stop=999999, step=1)>>> s.index.memory_usage()128 如果你不熟悉Pandas,你可能想...
array, ``data.dtype`` is*not* used for inferring the array type. This is becauseNumPy cannot represent all the types of data that can beheld in extension arrays.Currently, pandas will infer an extension dtype for sequences of===Scalar Type Array Type=== ===:class:`pandas.Interval` :...
dtype='int64',length=999999) >>>s.index.memory_usage 7999992 该结构消耗8Mb内存!为了摆脱它,回到轻量级的类range结构,添加如下代码: >>> s.reset_index(drop=True, inplace=True) >>> s.index RangeIndex(start=0, stop=999999, step=1)