[15]: True 注意 检查索引是否唯一对于大型数据集来说是比较昂贵的。...这意味着，从 Series 的访问器的方法和属性返回的值与将该 Series 转换为 category 类型后的访问器的方法和属性返回的值将相等： In [165]: ret_s = str_s.str.contains...=)与与分类数据长度相同的列表对象（列表、Series、数组等）进行比较。 所有对另一个分类系列进行比较（==、!...唯一的区别是返回类型（用于获取）和只有已在categories中的值才能被赋值。 获取 如果切片操作返回DataFrame或类型为Series的列，则category dtype 将被保留。...这意味着，从Series的访问器上的方法和属性返回的值，以及将这个Series转换为category类型后的访问器上的方法和属性返回的值将是相等的： In [165]: ret_s = str_s.str.contains
StringDtype 扩展类型。 我们建议使用StringDtype来存储文本数据。 在 pandas 1.0 之前，object dtype 是唯一的选项。...在这里，我们删除前导和尾随空格，将所有名称转换为小写，并用下划线替换任何剩余的空格： In [36]: df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace...请注意，具有字符串.categories的category类型Series与字符串类型的Series相比存在一些限制（例如，如果s是category类型的Series，则无法将字符串相加：s + " "...请注意，具有字符串.categories的category类型的Series与字符串类型的Series相比存在一些限制（例如，如果s是category类型的Series，则无法将字符串添加到彼此：s +...此外，对list类型元素进行操作的.str方法在此类Series上不可用。 警告 系列的类型是推断的，允许的类型为（即字符串）。 一般来说，.str访问器仅用于处理字符串。
一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...: float64 DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 1....通过列索引获取列数据（Series类型） df_obj[col_idx] 或 df_obj.col_idx 示例代码： # 通过列索引获取列数据 print(df_obj2['A']) print...[0:2, 0]) # 注意和df_obj.loc[0:2, 'a']的区别 运行结果： b 1 c 2 dtype: int64 b 1 c 2 dtype: int64 0
Pandas数据结构 Series Series是一维的数据结构。...'> print(ser_obj2.index) # Int64Index([2001, 2002, 2003], dtype='int64') pandas.core.indexes.numeric.Int64Index...([2001, 2002, 2003], dtype='int64') 2001 17.8 2002 20.1 2003 16.5 dtype: float64 17.8 DataFrame...: object pandas.core.series.Series'> 增加列 df_obj2['F'] = df_obj2['D'] + 4 print(df_obj2.head()...= pd.DataFrame(dict_data) print(df_obj2.head()) # 通过列索引获取列数据 print(df_obj2['A']) print(type(df_obj2
然而，pandas 和第三方库在一些地方扩展了 NumPy 的类型系统，此时 dtype 将是一个ExtensionDtype。pandas 内的一些示例是分类数据和可空整数数据类型。...然而，pandas 和第三方库在一些地方扩展了 NumPy 的类型系统，此时 dtype 将是一个ExtensionDtype。...然而，pandas 和第三方库在一些地方扩展了 NumPy 的类型系统，在这种情况下，dtype 将是一个 ExtensionDtype。...pandas 中的一些示例包括 分类数据 和 可空整数数据类型。详情请参阅 dtypes。 如果你需要一个 Series 的实际数组支持，请使用 Series.array。...请注意，列表中的所有值都应该是数据类，混合类型的列表会导致TypeError。
要从主要的 pandas 数据结构构造这些，您可以在dtype参数中传入类型后跟[pyarrow]的字符串，例如"int64[pyarrow]"。...下表显示了使用[]对 pandas 对象进行索引时的返回类型值： 对象类型 选择 返回值类型 Series series[label] 标量值 DataFrame frame[colname] 与 colname...警告 当使用.loc设置Series和DataFrame时，pandas 会对齐所有轴。 这不会修改df，因为列对齐是在赋值之前进行的。...警告 当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...一般来说，任何可以使用numexpr计算的操作都将被计算。 与list对象一起使用==运算符的特殊用法 使用==/!=将值列表与列进行比较与使用in/not in类似。
对于许多类型，底层数组是一个 numpy.ndarray。然而，pandas 和第三方库可能会扩展 NumPy 的类型系统以支持自定义数组（请参阅 dtypes）。...3 每列的名称或类型可用于对不同列应用不同的函数。...dtypes 在大多数情况下，pandas 使用 NumPy 数组和 dtype 来处理 Series 或 DataFrame 的单个列。...c float64 dtype: object 注意 当尝试使用astype()和loc()将列的子集转换为指定类型时，将发生向上转换。...对于许多类型，底层数组是一个numpy.ndarray。但是，pandas 和第三方库可能会扩展 NumPy 的类型系统以支持自定义数组（请参阅 dtypes）。
这是对提高性能的补充，后者侧重于加快适���内存的数据集的分析。 加载更少的数据 假设我们在磁盘上的原始数据集有许多列。...使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型并不是最节省内存的。特别是对于具有相对少量唯一值的文本数据列（通常称为“低基数”数据），这一点尤为明显。...: int64 我们可以进一步将数值列降级为它们的最小类型，使用pandas.to_numeric()。...使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型不是最节省内存的。对于具有相对少量唯一值的文本数据列（通常称为“低基数”数据），这一点尤为明显。...: int64 我们可以进一步将数值列降级为它们的最小类型，使用pandas.to_numeric()。
在 pandas 对象的reindex()和align()方法中使用参数level对值进行广播是很有用的。...='category', name='B') 警告 对 CategoricalIndex 进行的重塑和比较操作必须具有相同的类别，否则将引发 TypeError。...的行为类似于一个具有 int64 数据类型的 Index，对 RangeIndex 进行操作，其结果无法由 RangeIndex 表示，但应具有整数数据类型，并将转换为具有 int64 的 Index...='category', name='B') 警告 对CategoricalIndex进行重塑和比较操作必须具有相同的类别，否则将引发TypeError。...的行为类似于具有 int64 dtype 的 Index，对 RangeIndex 的操作，其结果不能由 RangeIndex 表示，但应该具有整数 dtype，将转换为具有 int64 的 Index
定义：如何对其定义？ 限制：使用期有何限制？ 访问：访问其内数据的方式是什么？ 修改： 对其增删查改的方法什么？...2.Pandas的两种常用数据结构 类型 注释 Series 系列 DataFrame 数据框 使用前需要将pandas 模块引入 from pandas import Series, DataFrame...import pandas as pd 3.Series系列 类似一维数组（ndarray）的对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及与之相关的数据标签（索引）组成，用于存储一行或一列数据。...index A 0 张三 1 李四 2 王五 Series对象本质上是NumPy的数组，因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series使用。...但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外，还可以使用标签下标存取元素，这一点和字典相似。
”的值 pandas 使用不同的标记值来表示缺失值（也称为 NA），具体取决于数据类型。...is pd.NA Out[24]: True 目前，pandas 尚未默认使用那些使用 NA 的数据类型，如 DataFrame 或 Series，因此您需要明确指定 dtype。...这在从 IO 方法读取数据集并推断数据类型后特别有帮助。 在这个例子中，虽然所有列的 dtype 都已更改，但我们仅展示前 10 列的结果。...这在从 IO 方法中读取数据集并推断数据类型后特别有帮助。 在这个例子中，虽然所有列的数据类型都被更改，但我们展示了前 10 列的结果。...a Int64 b boolean dtype: object 算术和比较操作中的传播 一般来说，在涉及NA的操作中，缺失值会传播。
大多数时候，使用 pandas 默认的 int64 和 float64 类型就可以了 下面我们将重点介绍以下 pandas 类型： object int64 float64 datetime64 bool...以上都是 Pandas 为我们自动分配的数据类型，有几个问题： Customer Number 是 float64 但应该是 int64 2016 和 2017 列存储为 object，而不是诸如...Customer Number 列的类型转换 看起来很简单，让我们尝试对 2016 列做同样的事情，并将其转换为浮点数： 同样的，转换 Jan Units 列 转换异常了~ 上面的情况中，数据中包含了无法转换为数字的值...但这不是 pandas 中的内置数据类型，所以我们使用 float 方法 现在我们可以使用 pandas 的 apply 函数将其应用于 2016 列中的所有值 df['2016'].apply(convert_currency...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用，所以我们选择在这里使用 基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active
大部分类型的底层数组都是 numpy.ndarray。不过，pandas 与第三方支持库一般都会扩展 Numpy 类型系统，添加自定义数组（见数据类型）。...详情见数据类型。 to_numpy() 可以控制 numpy.ndarray 生成的数据类型。...以带时区的 datetime 为例，Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型，pandas 则提供了两种表现形式： 一种是带 Timestamp 的 numpy.ndarray，提供了正确的...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...使用Excel和TF实现Transformer！ 【通俗易懂】手把手带你实现DeepFM！
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...用法： # 直接将df或者series推断为合适的数据类型 DataFrame.infer_objects() pandas支持多种数据类型，其中之一是object类型。...object类型包括字符串和混合值（数字及非数字）。 object类型比较宽泛，如果可以确定为具体数据类型，则不建议用object。...类型： In [13]: df.infer_objects().dtypes Out[13]: A int64 dtype: object 14. memory_usage memory_usage...() Out[15]: Index 128 A 8000000 B 4000000 dtype: int64 第一行是索引index的内存情况，其余是各列的内存情况
数据的类型。Numpy支持的数据类型比Python内置的基本类型要多得多，可以通过numpy.dtype来查看ndarray的数据类型。 秩（轴）。...=np.float32) print("数组a中的数据类型是：", ndarray_a.dtype) print("数组b中的数据类型是：", ndarray_b.dtype) print("数组a中的秩是... Pandas使用浮点值NaN（Not a umber）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据 Pandas提供了专门的处理缺失数据的函数： 函数 说明 dropna 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤...在Pandas中，主要使用从Series派生出来的子类TimeStamp： 最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为index元素的Series类型。...3种， 分别是一般文本文件、 CSV文件Excel文件， Pandas提供了便利的CSV和Excel文件读写方式： 使用to_csv()函数将DataFrame对象写入到CSV文件。
当你使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分地确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。...注意 在应用可调用对象之前，将元组键解构为行（和列）索引，因此无法从可调用对象中返回元组以索引行和列。 从具有多轴选择的对象中获取值使用以下表示法（以.loc为例，但.iloc也适用）。...警告 当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...in运算符 query()还支持对 Python 的in和not in比较运算符的特殊用法，提供了对Series或DataFrame的isin方法的简洁语法。...当您使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分确定结果是原始对象的切片，还是切片的副本。
大部分类型的底层数组都是 numpy.ndarray。不过，pandas 与第三方支持库一般都会扩展 Numpy 类型系统，添加自定义数组（见数据类型）。...详情见数据类型。 to_numpy() 可以控制 numpy.ndarray 生成的数据类型。...以带时区的 datetime 为例，Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型，pandas 则提供了两种表现形式： 一种是带 Timestamp 的 numpy.ndarray，提供了正确的...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...::: tip 注意 处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。
数据结构：Series和DataFrame Series是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个ndarray，这也是和字典结构最大的不同。... 1b 2c 3d 4dtype: int64 DataFrame类型数据结构类似数据库表。...它包括了行索引和列索引，我们可以将DataFrame 看成是由相同索引的Series组成的字典类型。...格式问题 更改数据格式 这是个比较常用的操作，因为很多时候数据格式不规范，我们可以使用astype函数来规范数据格式，比如我们把Chinese字段的值改成str类型，或者int64可以这么写： df2[...'Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$') 大小写转换 大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在Python里直接使用upper
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