dtype: object '''dfn = df.convert_dtypes()print(dfn.dtypes)''' 国家string 受欢迎度 Int64 评分Float64 向往度 Int64 over_long Int64 dtype: object ''' 六、数据类型筛选 select_dtypes()实现按照字段数据类型筛选。 df.select_dtypes(include=None, exclude=None) ->'DataFrame' 数字:number、int、fl...
默认情况下,convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。 该方法的参数如下: infer_objects:默认为True,是否应将对象dtypes转换为最佳类型 convert_string:默认为True,对象dtype是否应转换为StringDtype() convert_integer:默认为True,如果可能,是否可以...
convert_dtypes([infer_objects, ...]) 使用支持pd.NA的dtypes将列转换为最佳可能的dtypes。 copy([deep]) 复制此对象的索引和数据。 corr([method, min_periods, numeric_only]) 计算列之间的成对相关性,不包括NA/null值。 corrwith(other[, axis, drop, method, ...]) 计算成对相关性。 count([axis...
convert_dtypes([infer_objects, ...]) 使用支持pd.NA的dtypes将列转换为最佳可能的dtypes。 copy([deep]) 复制此对象的索引和数据。 corr([method, min_periods, numeric_only]) 计算列之间的成对相关性,不包括NA/null值。 corrwith(other[, axis, drop, method, ...]) 计算成对相关性。 count([axis...
convert_dtypes方法可以用来进行比较智能的数据类型转换。 print(df.dtypes) ''' 国家object 受欢迎度 int64 评分float64 向往度 float64 over_long int64 dtype: object ''' dfn = df.convert_dtypes() print(dfn.dtypes) ''' 国家string 受欢迎度 Int64 ...
df.dtypes 使用http://df.info()命令查看查看索引、数据类型和内存信息。df.info()对数据做基本的描述...
duname=name.convert_dtypes() # yname = duname['Unnamed: 2'] print(type(duname)) print("保险类型:", duname)# class 'pandas.core.series.Series strname=pd.Series(duname).values[0] coas1=geovindu.getInsuranceCost() # coast = int(geovindu.getInsuranceCost()) ...
def change_dtypes(col_int, col_float, df): ''' AIM -> Changing dtypes to save memory INPUT -> List of column names (int, float), df OUTPUT -> updated df with smaller memory --- ''' df[col_int] = df[col_int].astype('int32') df[col_float] = df[...
当我们面对更大的数据集时,我们需要对「dtypes」进行转换,从而节省内存。 3. 将分类变量转换为数值变量 代码语言:javascript 复制 defconvert_cat2num(df):# Convert categorical variable to numerical variable num_encode={'col_1':{'YES':1,'NO':0},'col_2':{'WON':1,'LOSE':0,'DRAW':0}}df.re...
tz_convert cov equals memory_usage sub pad rename_axis ge mean last cummin notna agg convert_dtypes round transform asof isin asfreq slice_shift xs mad infer_objects rpow drop_duplicates mul cummax corr droplevel dtypes subtract rdiv filter multiply to_dict le dot aggregate pop rolling where ...