# 检查DataFrame中每一列的数据类型 data_types = df.dtypes print("Data Types:") print(data_types) 在这里,所有的数值特征都是预期的浮点数据类型: Output >>> Data Types: MedInc float64 HouseAge float64 AveRooms float64 AveBedrms float64 Pop
src = pd.DataFrame(data={ "a": [1, 2, 3, 4, 5, 6],"b": [2, 3, 4, 5, 6, 7], "y": [3, 4, 5, 6, 7, 8]}) y = src.pop("y") x = src.iloc[[0, 3, 5], :] print('*'*15,'x','*'*15) print(x.to_markdown()) print('*'*15,'y','*'*15) print...
df = pd.read_csv("sales_data_types.csv")print(df) Customer Number Customer Name 2016 2017 \ 0 10002 Quest Industries$125,000.00$162,500.00 1 552278 Smith Plumbing$920,000.00$1,012,000.00 2 23477 ACME Industrial$50,000.00$62,500.00 3 24900 Brekke LTD$350,000.00$490,000.00 4 651029 Harb...
解决方案是在此阶段放弃Pandas,并使用为快速IO明确设计的其他替代方案。在这个阶段,我最喜欢的是datatable,但你也可以选择Dask、Vaex、cuDF,甚至是polar。下面是用datatable加载相同数据集所需的时间: importdatatable as dt# pip install datatble %%time tps_dt_october = dt.fread("data/train.csv").to_pan...
print("Data types",df.dtypes) (4)pandas的DataFrame带有一个索引,类似于关系型数据库中数据表的主键(primary key)。对于这个索引,我们既可以手动规定,也可以让pandas自动创建。访问索引时,使用相应的属性即可 print("Index",df.index) (5)有时我们希望遍历DataFrame的基础数据,如果使用pandas的迭代器,遍历列值的...
for i in data: print(i+": "+str(data[i].unique())) # 查看某一列的唯一值 输出结果：我们发现，该数据集中money存在一个负值，department存在一个空值以及origin存在大小写问题。4.2 空值处理 4.2.1 空值检测 data.isnull()# 查看整个数据集的空值data['department'].isnull()# 查看某一列...
复制 for df in pd.read_hdf("store.h5", "df", chunksize=3): print(df) 请注意,chunksize 关键字适用于源行。因此,如果你正在进行一个查询,那么 chunksize 将把表中的总行数细分,并应用查询,返回一个可能大小不等的块的迭代器。 这里有一个生成查询并使用它创建相等大小返回块的方法。 代码语言:javasc...
In [9]: import numpy as npIn [10]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"In [11]: print(data)a,b,c,d1,2,3,45,6,7,89,10,11In [12]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)In [13]: dfOut[13]:a b c d0 1 2 3 41 5 6 7 82 9 10 11...
In [259]: for row_index, row in df.iterrows(): ...: print(row_index, row, sep="\n") ...: 0 a 1 b a Name: 0, dtype: object 1 a 2 b b Name: 1, dtype: object 2 a 3 b c Name: 2, dtype: object 注意 因为iterrows() 为每行返回一个 Series,它不会在行之间保留 dtyp...
print(s.dt.day) DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(例如列表)Series的抽象。在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT,还可以定义自定义函数。