DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pd importpandasaspd #从 csv 文件制作数据框 df=pd.read_csv("nba.csv") # 打印数据框的前 10 行以进行可视化...
导入:import pandas as pd 数据读取:pd.read_csv('d:/a.csv',dtype=objec,encoding='utf-8') pd.read_csv('d:/a.txt',dtype=objec,encoding='utf-8') pd.read_excel('d:/a.xls',dtype=objec,encoding='utf-8') dtype:指定数据读取后的类型 encoding:指定编码 jupyter默认为utf-8 数据输出:pd.t...
DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 从 csv 文件制作数据框df = pd.read_csv("nba.csv")# 打印数据框的前 10 行以进行可视化df[:10] ...
如果需要为某些列指定特定的数据类型,可以使用dtype参数。 import pandas as pd # 指定"ID"列为整数类型,"Age"列为浮点数类型 dtype_mapping = {'ID': int, 'Age': float} df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtype_mapping) 总结 在本文中,详细探讨了read_csv()函数的io参数,这是pandas库中用于读...
python中pandas库的使用 pandas对Numpy进行了封装,简化了操作。其数据结构主要是DataFrame(类似于多维数组)和Series(类似于一维数组)。 一、安装 pip install pandas 二、引用 importpandas as pd 三、Series对象 创建 语法:pd.Series(data=None,index=None,dtype=None)...
实现:当阅读数据时,可以使用pd.read_csv()或pd.read_sql()等函数来指定dtype参数。此外,可以使用astype()方法将现有列更改为更节省内存的类型。 示例: import pandas as pd # Define the size of the dataset num_rows = 1000000 # 1 million rows ...
类似于列表的切片,开始:结束,pandas会获取开始->结束之间的行(列) 切片时,loc包含两端点,左闭右闭;iloc不包含结束点,左闭右开 “:”表示行(列)切片的意思,行开始点:行结束点。 loc的用法 loc[行序列,列序列]分别表示获取指定的行序列和列序列范围的内容(iloc同理) ...
设置数据类型:dtype = {'colname1': int, 'colname2': str} :按类型读取这些列,注意,如果类型不匹配,会报错 错误处理:error_bad_lines = False :对不符合csv规范的行,跳过 如果想知道哪些字段为空,记得: test_df=test_df.fillna("")之后取数据判断是否为空:iftest_df.iloc[i]["col_name"].strip(...
import pandas as pd 构造Series数据 s = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}) s a 1 b 2 c 3 dtype: int64 s.index Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 指定的list,后续按指定list的元素顺序进行排序 list_custom = ['b', 'a', 'c'] ...