read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的下...
loc[(df['sepal_length']>6)&(df['sepal_width']>3), 'test2'] = 2 iloc:切位置 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.iloc[1:4,:] ix:混切 名称和位置混切,但效率低,少用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df1.ix[0:3,['sepal_length','petal_width...
In [26]: pa_array = pa.array( ...: [{"1": "2"}, {"10": "20"}, None], ...: type=pa.map_(pa.string(), pa.string()), ...: ) ...: In [27]: ser = pd.Series(pd.arrays.ArrowExtensionArray(pa_array)) In [28]: ser Out[28]: 0 [('1', '2')] 1 [('10',...
s._string_monotonic_decreasing () s.is_monotonic()。这是意料之外的,出于某种原因,这是s.is_monotonic_increasing()。它只对单调递减序列返回False。 分组 在数据处理中,一个常见的操作是计算一些统计量,不是针对整个数据集,而是针对其中的某些组。第一步是通过提供将一系列(或一个dataframe)分解为组的标准来...
[2]: firstlast["First_Name"] = firstlast["String"].str.split(" ", expand=True)[0]In [3]: firstlast["Last_Name"] = firstlast["String"].str.rsplit(" ", expand=True)[1]In [4]: firstlastOut[4]:String First_Name Last_Name0 John Smith John Smith1 Jane Cook Jane Cook ...
sorted_df = df.sort_values("col1") 或者覆盖原始的: df = df.sort_values("col1") 注意 对于一些方法(如dropna),可以看到一个inplace=True或copy=False的关键字参数: df.replace(5, inplace=True) 有关取消和移除大多数方法(例如dropna)的inplace和copy的活跃讨论,除了非常小的一部分方法(包括replace)...
s._string_monotonic_decreasing () s.is_monotonic()。这是意料之外的,出于某种原因,这是s.is_monotonic_increasing()。它只对单调递减序列返回False。 分组 在数据处理中,一个常见的操作是计算一些统计量,不是针对整个数据集,而是针对其中的某些组。第一步是通过提供将一系列(或一个dataframe)分解为组的标准来...
pandas.DataFrame.to_string 常用参数: columns : (sequence, optional)the subset of columns to write; default None writes all columns col_space : (int, optional)the minimum width of each column index : (bool, optional)whether to print index (row) labels, default True ...
s._string_monotonic_decreasing s.is_monotonic。这是意料之外的,出于某种原因,这是s.is_monotonic_increasing。它只对单调递减序列返回False。 分组 在数据处理中,一个常见的操作是计算一些统计量,不是针对整个数据集,而是针对其中的某些组。第一步是通过提供将一系列(或一个dataframe)分解为组的标准来定义一个“...
In [58]: mask = pd.array([True, False, True, False, pd.NA, False], dtype="boolean")In [59]: maskOut[59]:<BooleanArray>[True, False, True, False, <NA>, False]Length: 6, dtype: booleanIn [60]: df1[mask]Out[60]:A B C Da 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678c 1.024180 0....