import numpy as np # 创建一个numpy数组 a = np.arange(15).reshape(3, 5) print(a) [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] a.ndim 2 a.shape (3, 5) a.size 15 a.dtype dtype('int64') a.itemsize 8 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13....
astype('int64') 保存清洗后的数据 df.to_csv("data_clean.csv") 03、用户画像分析 读取数据 data = pd.read_csv('/home/mw/project/data_clean.csv',index_col=0) data.sample(5) 输出结果: 5 rows × 51 columns data.info() 输出结果: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 1234...
before=type(df.Weight[0]) # 现在我们将其转换为 'int64' 类型。 df.Weight=df.Weight.astype('int64') # 让我们找出转换后的数据类型 after=type(df.Weight[0]) # 打印之前的值 before # 打印 after 的值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 输出: # 打印数据框并查看更...
完成缺失值处理之后,我们希望对数据类型进行转化。Year的数据格式为Object,我们希望将其转化为int64。首先通过values_counts查看其中唯一值的情况。 df['Year'].value_counts() 我们发现,1934年以后的Year格式都正常,但1934年以前的六届,Year的格式为YearPrevious/YearPresent,无法储存为int64格式。因此我们需要对这六种...
dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6] }, dtype='float32') df''' a b 0 1.0 4.0 1 2.0 5.0 2 3.0 6.0 ''' 三、astype转换数据类型 ...
int_arr1=arr1.astype(np.int64) 3. 传递数据属性 int_array=np.arange(10) ; cailbers=np.array([.1,.2,.3,.4],np.float64) int_array.astype(cailbers.dtype) 笔记:调用astype总会创建一个新的数组(一个数据的备份),即使新的dtype与旧的dtype相同 ...
astype是实现2113变量类型转换,例如 astype(type): returns a copy of the array converted to the specified type.a = a.astype(‘Float64’)b = b.astype(‘Int32’) Python中与数据5261类型4102相关函数及属性1653有如下三个:type/dtype/astype
astype({"cluster": "object"}) # 指定字段的数据类型 df = df.sort_values("cluster") columns = df.columns[0:3].tolist() # 绘图 fig = px.scatter( df, x=columns[0], y=columns[1], color='cluster', template="plotly", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Vivid, title=title ...
df['Layout_hall_num'] = df['Layout'].str.extract('^\d.*?(\d).*', expand=False).astype('int64') 处理Year 特征 # 将连续数值型特征 Year 离散化,做分箱处理 # 如何分箱还要看实际业务需求,这里为了方便,使用了pandas的 qcut 采用中位数进行分割,分割数为8等份 ...
n = 100000 x = np.arange(n).astype(np.float32) y = 2 * x In [ ] %timeit add_ufunc(x, y) # Baseline performance with host arrays 在numba.cuda 模块中,有类函数可以将主机数据复制到 GPU,然后返回 CUDA 设备数组。注意,下面我们会尝试打印设备数组的内容,但我们只能获取数组信息,而无法获取其...