日常数据处理中,经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理,由于自己不太喜欢记住它们,所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下,感觉还是有点Fei时间。 今天我们就整理一下常见的数据类型转化操作,然后收藏起来以备不时之需吧! 目录: 1. 加载数据时指定数据类型 2. astype转换数据类型 3. pd.to_xx转化数据类型
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
columns: 定义列索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由0开始的整形正序数值,0,1,2,3,4,5,6...,如指定,将会生成我们指定的索引,如ABCDEF...,如果指定索引的话,一定要记得和我们数据的第二维度维度尺寸要相等。 dtype: 定义数据类型,参数接收值为str('int','float16','float32'...),未指定的话...
Modifying a subset of rows in a pandas DataFrame Now, we will use theloc[]property for modifying a column value, suppose we want a value to be set for a column whenever a certain condition is met for another column, we can use the following concept: df.loc[selection criteria, columns I...
df=pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns=['x1','x2','x3']) df.head() df.apply(stats) 非常完美,就这样很简单的创建了数值型数据的统计性描述。如果是离散型数据呢?就不能用这个统计口径了,我们需要统计离散变量的观测数、唯一值个数、众数水平及个数。你只需要使用describe方法就可以实现...
object.DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size返回数据框元素的个数DataFrame.shape返回数据框的形状DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame columns. ...
livel Match simple index on level of MultiIndex; otherwise select subset of. copy 删除行,列数据根据Axis Dropping one or more entries from an axis is easy if you already hava an index array or list without those entries. As that can requier a bit of munging(操作) and set logic. The dro...
Since(尽管) MSFT is a vaild(无效的) Python attritute, we can alse select these columns using more concise syntax:"通过 DF.col_name 这样的属性来选取字段, 面对对象, 支持" returns.MSFT.corr(returns.IBM) '通过 DF.col_name 这样的属性来选取字段, 面对对象, 支持' ...
df.select_dtypes(include=None, exclude=None) -> 'DataFrame'Docstring:Return a subset of the DataFrame's columns based on the column dtypes. 数据类型有以下几种: 数字:number 或int、float 布尔:bool 时间:datetime64 时间差:timedelta64 类别:category 字符串:strin...
可以通过调用.hide()而不带任何参数来隐藏索引的渲染,如果您的索引是基于整数的,这可能很有用。类似地,可以通过调用.hide(axis=”columns”)而不带任何其他参数来隐藏列标题。 可以通过调用相同的.hide()方法并将行/列标签、类似列表或行/列标签的切片传递给subset参数来隐藏渲染中的特定行或列。