DataFrame({"Yes_No": [True,False], "Value": [1.1,2], "Type": ['Small','large'] }) print(data_test.dtypes) 输出为: Yes_No bool Value float64 Type object dtype: object “Type”行数据的类型为object,并不是String,跟索引对象中的一致,
data = dt.fread("../data/input/test-data.csv", encoding="gbk") end_time = time.time() print("耗时{}秒".format(end_time - time_start)) print("datatable版本:", dt.__version__) print(type(data)) print("数据共{}kB".format(round(getsizeof(data) / 1024, 2))) 输出结果为: ...
= data.max() # max loc_stats['mean'] = data.mean() # meanloc_stats['std'] = data.std() # standard deviationsloc_stats步骤10 创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有location的风速最小值，最大值，平均值和标准差这一步类似于步骤9，不同之处在于我们计算了每一天的风速统计指标，而...
import pandas as pd# 常见的日期+时间的表示方法pd_time = pd.to_datetime("2023-08-29 17:17:22")print(type(pd_time),pd_time)# 时间简写，并用12小时制的表示方法pd_time1 = pd.to_datetime("2023-08-29 5:17pm")print(type(pd_time1), pd_time1)# / 表示法pd_time2 = pd.to_datetime...
print(frame.values,'\n该数据类型为:', type(frame.values)) 二、创建方法 1. 数组/list组成的字典 # Dataframe 创建方法一:由数组/list组成的字典 # 创建方法:pandas.Dataframe() data1= {'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[5,6,7]} ...
# print(type(df)) df.columns = ['a','b','c','d','e','f'] # 获取行数 # index_num = df.index # print(index_num) # 取出某一行 # row_data_1 = df.iloc[0] # row_data_2 = df.iloc[[0]] # 取出连续的行 # row_data_3 = df.iloc[0:2] ...
for index, seri in pd_data.iterrows(): print('index = %d' %(index)) # index: 行标签 print(seri) # seri : Series实例 输出结果如下,seri是一个Series实例 分享一个面试题,记得当年我面试时,二面的面试官直接问题pd_data.iterrows()返回的对象是什么类型,不知道大家能说的上来吗。用print(type( ...
data=pd.read_csv("600519.csv",encoding='gbk')print(data)print(type(data)) 下载的数据文件是600519.csv,将此文件放到代码同级目录下,读取的数据结果如下图。下载的数据编码格式是'gbk',所以读取数据时也要指定用'gbk',否则会报错。 使用type()函数打印数据的类型,数据类型为DataFrame。说明刚从csv文件中读...
pandas_dataformat03 如何以dataframe的形式选择特定的列 df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(-1, 5), columns=list('abcde'))#print(df)#以dataframe的形式选择特定的列type(df[['a']]) type(df.loc[:, ['a']])print(type(df.iloc[:, [0]]))#以series的形式选择特定的列type(df.a)...
In [156]: data = "a,b,c\n1,Yes,2\n3,No,4" In [157]: print(data) a,b,c 1,Yes,2 3,No,4 In [158]: pd.read_csv(StringIO(data)) Out[158]: a b c 0 1 Yes 2 1 3 No 4 In [159]: pd.read_csv(StringIO(data), true_values=["Yes"], false_values=["No"]) Out[...