我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot, # so we'll create a function to save us some time! def mem...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot,# so we'll create a function to save us some time!defmem_usag...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot,# so we'll create a function to save us some time!def mem_us...
6).astype("u1"), ...: "d": np.arange(4.0, 7.0, dtype="float64"), ...: "e": [True, False, True], ...: "f": pd.Categorical(list("abc")), ...: "g": pd.date_range("20130101", periods=3), ...:
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 我们可以看到内存用量从 7.9 MB 下降到了 1.5 MB,降低了 80% 以上。但这对我们原有 dataframe 的影响并不大,因为其中的整型...
数字索引 Numeric Index 类别索引 CategoricalIndex 间隔索引 IntervalIndex 多层索引 MultiIndex 时间索引 DatetimeIndex 时间差 TimedeltaIndex 周期索引 PeriodIndex 3、索引对象 创建对象 查看 属性 操作 4、重置索引 4、索引重命名 5、索引名重命名 6、部分示例 7、重复索引 三、Pandas 数据...
相比之下,R 语言只有少数几种内置数据类型:integer、numeric(浮点数)、character和boolean。NA类型是通过为每种类型保留特殊的位模式来实现的,用作缺失值。虽然在整个 NumPy 类型层次结构中执行此操作是可能的,但这将是一个更重大的权衡(特别是对于 8 位和 16 位数据类型),并且需要更多的实现工作。 但是,R 的NA...
if we want toconvert the entire DataFrame, for this purpose, we have a method calledpandas.to_numeric()method but again it fails in case of float values and hence we have to loop over the columns of the DataFrame to change the data type to float first then we will convert them to ...
to_numeric(arg[, errors, downcast]):将参数转换为数字类型. 顶级处理时间 to_datetime(arg[, errors, dayfirst, …]):将参数转换为datetime。 to_timedelta(arg[, unit, box, errors]):将参数转换为timedelta date_range([start, end, periods, freq, tz, …]):返回固定频率DatetimeIndex。 bdate_range...
pd.to_numeric() pd.to_datetime() 缺失值 1.缺失值来源: 来源于数据源 来源于数据操作 merge() 等操作 来源于数据操作的情况 01. mid_data = pd.merge(exm_input, sap_input, left_on='field_code', right_on='field_code', how='left') ...