rem = divmod(s, 3) In [32]: div Out[32]: 0 0 1 0 2 0 3 1 4 1 5 1 6 2 7 2 8 2 9 3 dtype: int64 In [33]: rem Out[33]: 0 0 1 1 2 2 3 0 4 1 5 2 6 0 7 1 8 2 9 0 dtype:
dtype="string[pyarrow]") In [10]: ser_ad = pd.Series(data, dtype=pd.ArrowDtype(pa.string())) In [11]: ser_ad.dtype == ser_sd.dtype Out[11]: False In [12]: ser_sd.str.contains("a") Out[12]: 0 True 1 False 2 False dtype: boolean In [13]: ser_...
astype('category') >>> df['年级'] 0 高二 1 高三 2 高二 3 高三 4 高一 5 高一 6 高二 7 高三 Name: 年级, dtype: category Categories (3, object): ['高一', '高三', '高二'] 通过cat.set_categories()更新类别数据同时添加缺少的类别。 >>> df['年级'] = df['年级'].cat.set_...
s=pd.Series(dtype='int64') #最好指定类型,否则会按object并警告 #data 为多维数组 s=pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1]) #生成空值:np.nan #不指定index时,Pandas 默认自动生成整数索引 s=pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],dtype=np.float64) #指定inde...
它由一系列对象组成(具有共享索引),每个对象表示一列,可能具有不同的dtype。 读写CSV文件 构造DataFrame的一种常用方法是读取csv(逗号分隔值)文件,如下图所示: pd.read_csv()函数是一个完全自动化且可疯狂定制的工具。如果你只想学习Pandas的一件事,那就学习使用read_csv——它会有回报的:)。 下面是一个解析...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
pd.Index(unique_vals).get_indexer(to_match) #get_indexer获取索引位置array([0, 2, 1, 1, 0, 2], dtype=int64) 一、处理空值 1、判断是否为控制 obj.isnull()判断对象中的元素是否为空,如果为空返回True,否则返回False obj.notnul()判读对象中元素是否为空,如果为空返回False,否则返回True 2、删除...
Length:5, dtype: float64 访问数组在你需要执行一些操作而不需要索引(例如禁用自动对齐)时非常有用。 Series.array将始终是一个ExtensionArray。简而言之,ExtensionArray 是一个围绕一个或多个具体数组的薄包装器,比如一个numpy.ndarray. pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series或DataFrame的列...
pd.read_excel("path_to_file.xls", dtype={"MyInts": "int64", "MyText": str})```### 写入 Excel 文件### 将 Excel 文件写入磁盘要将 `DataFrame` 对象写入 Excel 文件的一个工作表中,可以使用 `to_excel` 实例方法。参数与上面描述的 `to_csv` 大致相同,第一个参数是 Excel 文件的名称,可选...
In [134]: pd.Series(...: ["1", "2", "3a", "3b", "03c", "4dx"],...: dtype="string",...: ).str.fullmatch(pattern)...:Out[134]:0 False1 False2 True3 True4 False5 Falsedtype: boolean 注意 match、fullmatch和contains之间的区别在于严格性:fullmatch测试整个字符串是否与正则表达...