dtype: datetime64[ns] In [566]: store.select_column("df_dc", "string") Out[566]: 0 foo 1 foo 2 foo 3 foo 4 NaN 5 NaN 6 foo 7 bar Name: string, dtype: object
header='infer', names=_NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=_NoDef...
它的值可以通过 execute_options 指定# Polars 会通过 execute_options["parameters"]["user_id"] 拿到指定的值,并将占位符替换掉df = pl.read_database(query, engine,
最简单的情况是只传入`parse_dates=True`: ```py In [104]: with open("foo.csv", mode="w") as f: ...: f.write("date,A,B,C\n20090101,a,1,2\n20090102,b,3,4\n20090103,c,4,5") ...: # Use a column as an index, and parse it as dates. In [105]: df = pd.read_csv...
col_space : str or int, list or dict of int or str, optional The minimum width of each column in CSS length units. An int is assumed to be px units. .. versionadded:: 0.25.0 Ability to use str. header : bool, optional Whether to print column labels, default True. index :...
by:一个mapping function、list of function、一个字典、一个序列、一个元组、一个list of column name。它指定了分组数据。 如果传入了函数,则在每个index value上调用函数来产生分组数据 如果是Series或者字典,则根据每个index value在字典/Series中的值来产生分组数据 如果是个column label,则使用该label抽取出...
name;', con=connection) # 根据条件进行分类统计 df['new_column'] = np.where(df['column_...
步骤4 每一列(column)的数据类型是什么样的? 步骤5 将Year的数据类型转换为 datetime64 步骤6 将列Year设置为数据框的索引 步骤7 删除名为Total的列 步骤8 按照Year对数据框进行分组并求和 步骤9 何时是美国历史上生存最危险的年代? 练习5-合并 探索虚拟姓名数据 步骤1 导入必要的库 步骤2 按照如下的元数据...
pd.read_sql(query, connection_object) 从数据库中读取SQL表格 df.to_csv(filename) 将DataFrame导出为CSV格式文件 df.to_excel(filename) 将DataFrame导出为EXCEL格式文件 df.to_sql(table_name, connection_object) 将DataFrame导出为SQL表格 df.to_json(filename) 将DataFrame导出为JSON格式文件 1.1 ...
melt([id_vars, value_vars, var_name, ...])将DataFrame从宽格式转换为长格式，可选择保留标识符。