FutureWarning:在 .fillna、.ffill、.bfill 上向下转换对象 dtype 数组已被弃用,并将在未来版本中更改。改为调用 result.infer_objects(copy=False) 。 我不知道现在我应该做什么。我当然不知道infer_objects(copy=False)有什么帮助,因为这里的重点确实是强制将所有内容转换为字符串表示形式并用空字符串填充缺失值。
To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` 0 1 1 0 2 2 3 1 dtype: int64 如果我正确理解了警告,对象dtype将“向下转换”为int64。也许pandas希望我显式地这...
explicitlycall`result.infer_objects(copy=False)`.Toopt-intothefuturebehavior,set`pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)`df.replace({'..':np.nan})
np.nan, 'Dr. brillouin', 'Pr. albert einstein', 'carl m. bender']) print(f'Before Replacing:\n{serie}\n') new_serie = ( serie.str.replace('Dr.', '', regex=False) .str.replace('Pr.', '', regex=False) .str.strip() .str.title() .str.split(' ', expand=True, n=1) ....
Downcasting object dtype arrays on .fillna, .ffill, .bfill is deprecated and will change in a future version. Call result.infer_objects(copy=False) instead. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` nan_s.le(0, fill_value=False) /tmp...
To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['Sex'].replace({'female':0, 'male':1}).infer_objects(copy=False).head() 0 1 1 0 2 0 3 0 4 1 ...
convert_dtypes([infer_objects, ...]) 使用支持pd.NA的dtypes将列转换为最佳可能的dtypes。 copy([deep]) 复制此对象的索引和数据。 corr([method, min_periods, numeric_only]) 计算列之间的成对相关性,不包括NA/null值。 corrwith(other[, axis, drop, method, ...]) 计算成对相关性。 count([axis...
copybool,默认值 False 复制输入数据。 name对象 要存储在索引中的名称。 tupleize_colsbool(默认值:True) 当为True 时,尝试创建 MultiIndex(如果可能)。 另请参阅 RangeIndex 实现单调整数范围的索引。 CategoricalIndex 索引Categoricals。 MultiIndex 多级或分层索引。
这是因为,数据有时存储的是正确类型,但在保存时却存成了 object 类型,此时,用 DataFrame.infer_objects() 与Series.infer_objects() 方法即可把数据软转换为正确的类型。 In [364]: import datetime In [365]: df = pd.DataFrame([[1, 2], ...: ['a', 'b'], ...: [datetime.datetime(2016, ...
...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如,用两列对象类型创建一个DataFrame,其中一个保存整数,另一个保存整数的字符串: >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2'...