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...
df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期型，区域为字符型，销售数为数值型。df.dt...
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...
.convert_dtypes() .groupby() .filter() .insert() .drop() .dropna() .replace .drop_duplicates() .std() .apply() .rename .rolling() 创建DataFrame 用多个list创建DataFrame 用多个Series创建DataFrame 依据多个variables改变某一variable的值 将list变为string,用逗号","作分隔 将string变为list,以空格...
df.convert_dtypes().dtypes 1. 6 select_dtypes pandas当中的select_dtypes()方法功能是返回那些指定数据类型的列,当中的include顾名思义就是筛选出指定数据类型的列,例如下面我们挑选出是bool数据类型的数据来 a = pd.DataFrame({ "a": [1, 2, 3, 4, 5], ...
convert_dtypes()方法可以将DataFrame或Series中的数据类型转换为Pandas支持的最佳类型。 # 创建一个包含混合类型的DataFramedf= pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4.5, 5.5, 6.5],'C': ['7','8','9'] })# 使用convert_dtypes进行类型转换df= df.convert_dtypes()print(df.dtypes) ...
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[...
).convert_dtypes()#读取数据并自动转化typedf.dtypes#%%df.head(3)#%% 2. 通过Pivot_table函数透视合并数据并对金额和数量做统计 因为涉及到敏感信息,因此服务卡卡号等敏感信息部分遮掩不显示。但是通过部分结果也可以看出是按照号码进行升序排序的 #按照自定义指定index,columns,values值result =pd.pivot_table(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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defconvert_cat2num(df):# Convert categorical variable to numerical variable num_encode={'col_1':{'YES':1,'NO':0},'col_2':{'WON':1,'...
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 ...