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资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...以下代码将过滤名为「size」的行，并仅显示值等于 5 的行： df[df["size"] == 5] （23）选定特定的值 以下代码将选定「size」列、第一行的值： df.loc([0], ['size

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pandas 变量类型转换的 6 种方法

：转换时遇到错误的设置，ignore, raise, coerce，下面例子中具体讲解 downcast：转换类型降级设置，比如整型的有无符号signed/unsigned，和浮点float 下面例子中..., 其他类型一律忽视不转换, 包含时间类型 pd.to_numeric(s, errors='ignore') # 将时间字符串和bool类型强制转换为数字, 其他均转换为NaN pd.to_numeric..., downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单，可以简单的使用str直接转换。...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(a) >> [1, 2, 3] 5、转换时间类型 使用to_datetime函数将数据转换为日期类型，用法如下: pandas.to_datetime...如果convert_integer也为True，则如果可以将浮点数忠实地转换为整数，则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。 通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。

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    『Go 内置库第一季：strconv』

    字符串转换为其他数据类型的函数有什么相似点？ 其他数据类型转换为字符串有什么相似点？ 怎么知道这些答案？...整型、浮点型） 其他数据类型转换为字符串的函数多以：Format 为关键字 字符串转换为其他数据类型的函数多以：Parse 为关键字 自己常用的有哪些用法 字符串转整型: strconv.Atoi func...：Parse 其他类型转字符串，没有错误处理, 关键字：Format 私以为，掌握这些能处理绝大多数场景。...8 进制的 “123” 的字符串转为整型：1*8*8+2*8+3*1=83 所以可以将任意进制的数据转换为 整型，字符串转成整型有错误处理，比如 7 进制的数“128” 出现 8， 那么肯定报错。...学到了什么 错误处理 实现项目的中规范错误处理机制，比如错误码的含义，具体显示的信息之类的非常重要。 一般的项目中是如何处理的呢？

    1.1K30

    Pandas数据类型转换：astype与to_numeric

    例如，数值型数据可以进行数学运算，而字符串型数据则更适合文本处理。因此，确保数据类型正确是数据分析的第一步。二、astype方法astype 是Pandas中最常用的类型转换方法之一。...它可以将整个DataFrame或Series中的数据转换为指定的类型。...int)多列转换对于多个列的类型转换，可以通过传递一个字典给astype来实现： df = df.astype({'A': int, 'B': float})（二）常见问题及解决办法无效字面量当尝试将非数字字符串转换为数值类型时...精度丢失在从浮点数转换为整数时，可能会导致精度丢失。如果希望保留小数部分，应该选择适当的浮点类型而不是整数类型。...三、to_numeric方法to_numeric 主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。相比于astype，它具有更好的容错能力。

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    【文件读取】文件太大怎么办？

    data = reader.get_chunk(size) 修改列的类型 改变每一列的类型，从而减少存储量 对于label或者类型不多的列（如性别，0,1,2），默认是int64的，可以将列的类型转换为...int8 对于浮点数，默认是float64，可以转换为float32 对于类别型的列，比如商品ID，可以将其编码为category import pandas as pd reader = pd.read_csv...(filename, iterator=True) data = reader.get_chunk(size) # downcast用于修改类型， # errors为当无法转换或遇到错误是采用什么操作，...GB print(data.memory_usage().sum()/(1024**3)) # 将float64转变为float32 for i in range(6, 246): data[str...str(i)], downcast='float', errors='coerce') # 计算转变后的大小GB print(data.memory_usage().sum()/(1024**3)) # 将类别型变量转变为

    2.7K10

    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    pandas已经为我们自动检测了数据类型，其中包括83列数值型数据和78列对象型数据。对象型数据列用于字符串或包含混合数据类型的列。...每种数据类型在pandas.core.internals模块中都有一个特定的类。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...同理，我们再对浮点型列进行相应处理： 我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32，内存用量减少50%。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型

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    深入理解Struts2----类型转换

    二、Struts2内默认转换器      表单中所有输入的值都将作为String类型提交到相应的Action，至于如何将这些String类型转换为Action中的属性的类型是需要做一些判断的，Struts2...其支持的从String类型转换的目标类型如下： boolean和Boolean：字符串true会转换为布尔类型值true char和Character：字符串转字符 int和Integer：字符串转整型类型...long和Long：字符串转长整型 float和Float：字符串转单精度浮点型 double和Double：字符串转双精度浮点型 Date：字符串转日期类型，需要字符串满足一定的格式 数组：多个input...那么我们怎么将一个字符串赋值给Action实例属性呢？...我们将第二个参数传入一个字符串类型，则必然发生类型转换错误，此时我们看到结果转向了input页面。

    2.1K90

    如何解决 `ValueError: could not convert string to float: ‘text‘` 错误：完整指南

    这个错误通常表明代码中尝试将一个不能被转换为浮点数的字符串转换为浮点数。本文将详细解释该错误的成因，并提供各种解决方案，帮助你在开发中轻松应对这个问题。...具体到这个错误，当我们尝试将一个非数值型字符串转换为浮点数时，就会触发这个异常。...例如： float('text') 这段代码将引发 ValueError，因为字符串 'text' 不能被转换为浮点数。...二、深入分析：产生这个错误的原因 输入数据格式不正确 这个错误通常出现在处理用户输入或解析文件数据时。用户可能输入了非数值字符，或者数据文件中包含了非数值型的字符串。...解决方法：在将字符串转换为浮点数之前，对数据进行清洗或预处理，过滤掉非数值数据。

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    TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable

    要解决这个错误，我们需要将float32类型的对象转换为JSON可序列化的对象。...以下是一些解决方法：方法一：将float32转换为float将float32类型的对象转换为Python的内置float类型是一个简单而有效的解决方法。...通过将float32转换为float、使用自定义编码器，以及将整个数据结构转换为JSON，我们可以解决这个错误。选择合适的方法取决于具体情况和数据结构。希望本文对你在处理这个错误时有所帮助！...通过这种方法，我们成功地解决了将float32类型的数据转换为JSON格式时的错误，并且可以得到正确的JSON格式的预测结果。 希望这个示例代码对你在实际应用中解决类似问题时有所帮助！...为了解决这个问题，需要将float32数据转换为JSON可序列化的数据类型，例如将float32转换为浮点数类型（float）或将其转换为字符串。

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    python类型转换convert实例分析

    float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x ) 将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval...(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 chr(x ) 将一个整数转换为一个字符...unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串...10 int浮点型转换为int： 23 float()默认情况下为： 0.0 str字符型转换为float： 123.01 int浮点型转换为float： 32.0 创建一个复数(实部+虚部)： (12...chr: C 字符chr转换为整数: 67 整数转16进制数: 0xc 整数转8进制数: 0o14 >>>

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    python开发_类型转换convert

    将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real [,imag ]) 创建一个复数 str(x )...将对象 x 转换为字符串 repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python...将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串...) = 10 int浮点型转换为int： 23 float()默认情况下为： 0.0 str字符型转换为float： 123.01 int浮点型转换为float： 32.0 创建一个复数(实部+虚部)...： (12+43j) 创建一个复数(实部+虚部)： (12+0j) str()默认情况下为： float字符型转换为str： 232.33 int浮点型转换为str： 32 列表list转换为str:

    1.1K20

    学习笔记-小甲鱼Python3学习第五讲

    字符型转整型： >>> a = '520' >>> b = int(a) >>> a '520' >>> b 520 浮点型转整型： >>> a = 5.68 >>> b = int(a) >>> a...5.68 >>> b 5 字符型转浮点型： >>> a = '520' >>> b = float(a) >>> a '520' >>> b 520.0 整型转浮点型： >>> a = 520 >>...> b = float(a) >>> a 520 >>> b 520.0 浮点型转字符串： >>> a = 6.52 >>> b = str(a) >>> a 6.52 >>> b '6.52' 获取关于数据类型的信息...计算机只认识二进制的0和1，所以用True和False分别用1和0代替省去了转换的步骤 2.使用 int() 将小数转换为整数，结果是向上取整还是向下取整呢？...原浮点数加0.5，然后再转换为int型 例： >>> a = 3.73 >>> int( a + 0.5 ) 4 4.取的一个变量的类型，视频中介绍可以使用type(）和 isinstance()，你更倾向使用哪个

    1.5K10

    ValueError: could not convert string to float: ‘abc‘ 解决方案

    这是一个涉及类型转换的错误，通常在尝试将非数字字符串转换为浮点数时出现。通过这篇文章，你将了解到错误的根源，如何有效避免，以及几种优化代码的方式。...特别是在数据科学或数据清洗的场景下，我们需要将字符串、整数或其他类型转换为浮点数。...在这个特定的错误中，ValueError表明Python尝试将字符串'abc'转换为浮点数时失败了。因为'abc'并不是一个有效的数字，Python无法完成转换。...错误场景示例 让我们先来看看如何触发这个错误： string_value = 'abc' float_value = float(string_value) # 尝试将字符串转换为浮点数 运行上面的代码会报以下错误...： ValueError: could not convert string to float: 'abc' 在这个例子中，string_value的值是'abc'，显然这是一个字母组成的字符串，无法转换为浮点数

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    Java变量与数据类型

    Java的整型常量(具体值)默认为int型，声明long型常量须后加l或L 浮点类型 浮点型的分类 关于浮点数在机器中存放形式的简单说明, 浮点数=符号位+指数位+尾数位 尾数部分可能丢失，造成精度损失...浮点型使用细节FloatDetail.java 与整数类型类似，Java浮点类型也有固定的范围和字段长度，不受具体OS的影响。...Java的浮点型常量(具体值)默认为double型，声明float型常量，须后加‘f或‘F’ 浮点型常量有两种表示形式 十进制数形式:如:5.12 512.0f .512(必须有小数点) 科学计数法形式...boolean不参与转换 自动提升原则:表达式结果的类型自动提升为操作数中最大的类型 强制类型转换 自动类型转换的逆过程，将容量大的数据类型转换为容量小的数据类型。...基本类型转String类型 语法:将基本类型的值+""即可 String类型转基本数据类型 语法:通过基本类型的包装类调用parseXX方法即可 public class StringToBasic

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    资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

    Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...以下代码将过滤名为「size」的行，并仅显示值等于 5 的行： df[df["size"] == 5] （23）选定特定的值 以下代码将选定「size」列、第一行的值： df.loc([0], ['size

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