0a1b2c3<NA>dtype:string 上面表示的是pandas的“纯“字符类型”。 代码语言:javascript 复制 s1.dtype 代码语言:javascript 复制 string[python] 在创建Series的时候可以直接指定数据类型: 代码语言:javascript 复制 s2=pd.Series(['a','b','c',None],dtype='string')s2 代码语言:javascript 复制 0a1b2c3...
7、如果我们希望根据条件替换空值,可以使用apply()函数结合自定义函数,我们可以将列’A’中的空值替换为其所在行的索引值(如果索引值大于1): def replace_na(x): if x is None and x > 1: return x 1.5 + x % 1 == 0 and x % 1 == x // int(x) * int(x) or x int(x) + x % int(...
dict: Nested dictionaries, e.g., {‘a’: {‘b’: nan}}, are read asfollows: look in column ‘a’ for the value ‘b’ and replace itwith nan. You can nest regular expressions as well. Note thatcolumn names (the top-level dictionary keys in a nesteddictionary) cannot be regular ex...
string和object在操作上有所不同。 对于sting来说,返回数字输出的字符串访问器方法将始终返回可为空的整数类型;对于object来说,是 int 或 float,具体取决于 NA 值的存在 对于string类型来说,返回布尔输出的方法将返回一个可为空的布尔数据类型 2. 字符串方法 Series 和 Index 都有一些字符串处理方法,可以方便进...
df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, df['string_col'] = df['string_col'].astype('int8') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') ...
val.replace(',',':')# 是深拷贝, 创建新对象了哦 'a:b: guido' val# 原来的没变哦 'a,b, guido' val.replace(',','')# 替换为空 'ab guido' See Table 7-3 for a listing of some of Python's string methods. Regular expressions can also be used with many of these operations, as...
string和object在操作上有所不同。 对于sting来说,返回数字输出的字符串访问器方法将始终返回可为空的整数类型;对于object来说,是 int 或 float,具体取决于 NA 值的存在 对于string类型来说,返回布尔输出的方法将返回一个可为空的布尔数据类型 2. 字符串方法 Series 和 Index 都有一些字符串处理方法,可以方便进...
to_sql('myData', cnxn, if_exists='replace', index = False) Pandas是一款非常实用的工具包,在Pandas的帮助下,你可以轻松做很多事情。 尤其,Python是独立于平台的。我们可以在任何地方运行我们的ETLs脚本。在SSIS、Alteryx、Azure、AWS上,在Power BI内,甚至通过将我们的Python代码转换为可执行文件,作为一个...
Determine if each string starts with a match of a regular expression. Returns: Series/Index/array of boolean values [10] pandas.Series.str.contains Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True) Test if pattern or regex is contained within a string of a Series or Ind...
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more - pandas/pandas/core/indexes/period.py at v0.21.1 · pandas-dev/pandas