print(df['key_column'].nunique()) # 检测潜在的重复值 处理缺失值: df.fillna('N/A', inplace=True) # 防止因缺失值导致的合并不完整 优化内存使用:在处理大型数据集前调整数据类型: df['column'] =df['column'].astype('int32') #将64位...
read_csv("data.csv") 数据探索和清洗 # 查看数据集的前几行 df.head() # 查看数据集的基本信息,如列名、数据类型、缺失值等 df.info() # 处理缺失值 df.dropna() # 删除缺失值 df.fillna(value) # 填充缺失值 # 数据转换和处理 df.groupby(column_name).mean() # 按列名分组并...
how='inner') pandas_join_time = time.time() - start start = time.time() gdf_merged = gdf.merge(gdf2, on='product_id', how='inner') cudf_join_time = time.time() - start print(f"Pandas Join 时间: {pandas_join_time:.4f} 秒") print(f"cuDF Join 时间: {cudf_join_time:.4f}...
1Print(“Shape”, df.shape)2Print(“Length”, len(df)) 这里得到的数字与上一步的打印输出一致。 Shape (202, 9) Length202 (3)下面我们通过其他属性来考察各列的标题与数据类型,具体如下。 1Print(“Column Headers”, df.columns)2Print(“Data types”, df.dtypes) 我们可以用一个专用的数据结构来...
print(data.head()) 3. 数据选择与过滤 在Pandas 中,我们可以使用不同的方法选择和过滤数据。以下是一些基本的示例: 3.1 选择列 9 1 2 3 # 选择特定列 selected_column=df['A'] print(selected_column) 3.2 过滤行 9 1 2 3 # 使用条件过滤行 ...
s= pd.Series(np.random.randn(4))print("Is the Object empty?")print(s.empty) 输出结果: Is the Object empty?False ndim示例 返回对象的维数。根据定义,一个系列是一个1D数据结构,参考以下示例代码 importpandas as pdimportnumpy as np s= pd.Series(np.random.randn(4))print(s)print('\n')prin...
small_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv', usecols=cols) 方法二:把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型,通过指定 dtype 参数实现。 dtypes ={'continent':'category'} smaller_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv',usecols=cols, dtype=dtypes) 9.根据最大的类别筛选 DataFrame ...
Write a Pandas program to replace the 'qualify' column contains the values 'yes' and 'no' with True and False. Sample Python dictionary data and list labels: exam_data = {'name': ['Anastasia', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', '...
print("Matplotlib version: ", plt.matplotlib.__version__) 结果如下。 读取数据。 # 读取数据 path='data/AppleStore.csv' data =pd.read_csv(path,sep=';') 创建数据透视表。 # 过滤数据,只保留前15个类型 top_genre = data.value_counts('prime_genre')[:15].index.tolist ...
(data) 1919 d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in _validate(data) 1965 1966 if inferred_dtype not in allowed_types: -> 1967 raise AttributeError("Can only use .str accessor with string " "values!") 1968 return inferred_dtype 1969 AttributeError: Can only use ...