如果要创建一个DataFrame,可以直接通过dtype参数指定类型: df = pd.DataFrame(a, dtype='float')#示例1df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8)#示例2df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name': str}) 对于单列或者Series 下面是一个字符串Seriess的例子,它的dtype为object: >>>...
>>> s.pct_change(periods=2) 0 NaN 1 NaN 2 -0.055556 dtype:float64查看係列中的百分比變化,其中用最後一個有效觀察值填充 NA 到下一個有效值。>>> s = pd.Series([90, 91, None, 85]) >>> s 0 90.0 1 91.0 2 NaN 3 85.0 dtype:float64...
方法1:pandas.Series.pct_change pct_change方法直接算好了"(新-旧)/旧"的百分比 官方文档地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.pct_change.html df["bWendu_way1_huanbi"] = df["bWendu"].pct_change(periods=1) df["bWendu_way1_tongbi"] = df["bWend...
In [2]: a = pd.Series([1,2,3,4,'.']) In [3]: a Out[3]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object In [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False) Out[8]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object 我本来希望有一个选项允许转换,同时将错误值(例如 . )转换为 ...
0 True 1 False# 空字符当成有效数据处理了 2 False 3 False dtype: bool t.isnull().sum()1 ...
pdi中有一对包装器,叫做find()和findall(),它们速度快(因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令),而且更容易使用。 如下代码所示: 代码语言:javascript 复制 >>>importpdi>>>pdi.find(s,2)'penguin'>>>pdi.findall(s,4)Index(['cat','dog'],dtype='object') ...
Pandas Series的运算原来这么简单 Series的运算主要包括加法、减法、乘法和除法等基本算术运算。这些运算通常是按照索引对应计算的，如果两个Series的索引不同，则结果中对应位置将填充为NaN（空值）。需要注意的是，在进行Series运算时，需要确保两个Series的索引是可对齐的，否则可能会导致意外的结果。如果两个Series的...
Series的创建 Series可以从其他容器类型创建,基本语法为: s=pd.Series(data, index, dtype, copy) 参数说明: data:其他容器类型 index:轴标签列表 dtype:表示数据类型,如果没有提供,则会自动判断得出 copy:表示对 data 进行拷贝,默认为 False。 data支持以下数据类型: ...
Series属性 .values .index .dtype .size .shape .is_unique .is_monotonic # 是否是单调递增数据组 Series方法 统计计算方法 .head() .tail() .count() .sum() # .sum(skipna=False) 计算时不跳过空值 .product() .comsum() .pct_change() ...
pandas.Series函数用法 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 1. e.g., s = pd.Series(data = np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])) 1. 会生成:...