数据类型 大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...# 整数被强制转换为浮点数 In [332]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.])...() 返回多个数据类型里用的最多的数据类型,这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质 Numpy 数组的数据类型。...向上转型一般都会遵循 numpy 的规则。如果操作中涉及两种不同类型的数据,返回的将是更通用的那种数据类型。...设置为 errors='coerce' 时,pandas 会忽略错误,强制把问题数据转换为 pd.NaT(datetime 与 timedelta),或 np.nan(数值型)。
以下文章来源于Python大咖谈,作者吱吱不倦的呆鸟 数据类型 大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...# 整数被强制转换为浮点数 In [332]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.])...() 返回多个数据类型里用的最多的数据类型,这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质 Numpy 数组的数据类型。...向上转型一般都会遵循 numpy 的规则。如果操作中涉及两种不同类型的数据,返回的将是更通用的那种数据类型。...设置为 errors='coerce' 时,pandas 会忽略错误,强制把问题数据转换为 pd.NaT(datetime 与 timedelta),或 np.nan(数值型)。
由于 None 是一个 Python 对象, 所以不能作为任何 NumPy / Pandas 数组类型的缺失值,只能用于 'object' 数组类型) : import numpy as np import..., 2, None]) 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN dtype: float64 Pandas 会将没有标签值的数据类型自动转换为 NA。...range(2), dtype=int) x 0 0 1 1 dtype: int32 x[0] = None x 0 NaN 1 1.0 dtype: float64 除了将整型数组的缺失值强制转换为浮点数...强制转换为 float64 np.nan floating 浮点型 无变化 np.nan boolean 布尔类型 强制转换为 object None 或 np.nan 需要注意的是, Pandas...处理缺失值 Pandas 基本上把 None 和 NaN 看成是可以等价交换的缺失值形式。
数据类型 在大多数情况下,pandas 使用 NumPy 数组和数据类型来处理 Series 或 DataFrame 的单个列。...()将返回较低的公共分母,意味着可以容纳结果同质化的 NumPy 数组中的所有类型的数据类型。...()将返回数据类型的最低公共分母,即可以容纳结果中所有类型的同类数据类型 NumPy 数组。...提供各种函数来尝试强制将object数据类型转换为其他类型。...,我们可以传入一个errors参数,指定 pandas 如何处理无法转换为所需数据类型或对象的元素。
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。...选理解子类(Subtypes) 刚才我们提到,pandas在底层将数值型数据表示成Numpy数组,并在内存中连续存储。这种存储方式消耗较少的空间,并允许我们较快速地访问数据。...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%。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储,和字符串怎样以Python内置类型进行存储的。...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
Series.to_numpy() 总是返回一个 NumPy 数组,可能会造成复制/强制转换值的代价。...当你的 DataFrame 包含不同数据类型时,DataFrame.values 可能涉及复制数据并将值强制转换为一个公共的数据类型,这是一个相对昂贵的操作。...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。...Series.to_numpy()将始终返回一个 NumPy 数组,可能会以复制/强制转换值为代价。...当您的 DataFrame 包含不同数据类型时,DataFrame.values可能涉及复制数据并将值强制转换为公共 dtype,这是一个相对昂贵的操作。
## 在 pandas 中使用 if/truth 语句 pandas 遵循 NumPy 的惯例,当你尝试将某些内容转换为 bool 时会引发错误。...在 NumPy 中没有从头开始构建高性能NA支持的情况下,主要的牺牲品是无法在整数数组中表示 NA。...字节顺序问题 偶尔你可能需要处理在与运行 Python 的机器上的字节顺序不同的机器上创建的数据。此问题的常见症状是错误,例如: Traceback ......这些提升总结在这个表中: 类型类 用于存储 NA 的提升数据类型 浮点数 无变化 对象 无变化 整数 转换为 float64 布尔值 转换为 对象 整数 NA 支持 在 NumPy 中没有从头开始构建高性能...字节顺序问题 有时您可能需要处理在与运行 Python 的机器上具有不同字节顺序的机器上创建的数据。这个问题的常见症状是出现错误,如: Traceback ...
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)。...提取 Numpy 数组,用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。...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。...Series.to_numpy() 则返回 Numpy 数组,其代价是需要复制、并强制转换数据的值。...DataFrame 含多种数据类型时,DataFrame.values 会复制数据,并将数据的值强制转换同一种数据类型,这是一种代价较高的操作。
它们必须被强制转换为单列或单行矩阵。 <:( 由于array在 NumPy 中是默认值,一些函数可能返回一个array,即使你给它们一个matrix作为参数。...超越基础知识 在数组中迭代元素 基本迭代 在除了一个轴之外的所有轴上进行迭代 在多个数组上进行迭代 在多个数组上进行广播 用户定义数据类型 添加新数据类型...这并不是最佳选择,因为强制将数组强制转换为 ndarrays 可能会导致性能问题,或者需要复制和丢失元数据,原始对象以及原始对象可能具有的任何属性/行为都会丢失。...与缓冲区协议不同,DLPack 允许交换包含非 CPU 设备(例如 Vulkan 或 GPU)上数据的数组。由于 NumPy 仅支持 CPU,它只能转换数据存在于 CPU 上的对象。...与缓冲协议不同,DLPack 允许交换包含设备上的数据(如 Vulkan 或 GPU)的数组。由于 NumPy 仅支持 CPU,因此只能转换数据存在于 CPU 上的对象。
而使用Python进行数据处理和分析时,pandas库和numpy库是常用的工具。其中,pandas库提供了DataFrame数据结构,numpy库提供了ndarray数据结构。...问题描述在pandas的DataFrame格式数据中,每一列可以是不同的数据类型,如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型的,通常为数值型。...通过将DataFrame的某一列转换为ndarray,并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式,可以避免格式不一致的错误。...但是由于列中包含了不同的数据类型(字符串和数值),导致无法进行运算。...下面是一些常用的属性和方法:shape:获取数组的维度信息。例如a.shape可以得到数组a的维度信息。dtype:获取数组中元素的数据类型。
像NaN这样的常见特殊值不适用于所有数据类型。 在大多数情况下,不存在普遍最佳选择,不同的语言和系统使用不同的惯例。...Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制,NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...此外,对于较小的数据类型(例如 8 位整数),牺牲一个位用作掩码,将显着减小它可以表示的值的范围。 NumPy 确实支持掩码数组吗?...因为它是一个 Python 对象,所以None不能用于任何 NumPy/Pandas 数组,只能用于数据类型为'object'的数组(即 Python 对象数组): import numpy as np...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住,在 Pandas 中,字符串数据始终与object dtype一起存储。
接下来还是要看下数据类型之间的转换,主要有三点:张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换 (1) 不同张量之间的类型转换 直接使用(.类型)即可: ?...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型: ? (2)张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量:使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组:使用.numpy() ?...cpu类型: a.cpu() 这里需要提一句的是,要先将cuda类型转换为cpu类型,才能进一步将该类型转换为numpy类型。...(2) 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量:使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy:由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
无论数据采用何种格式,都需要将其转换为一组待分析的数字。因此,有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...只有一个值的数组 我们可以使用np.full创建在每个位置具有相同值的数组。 ? 我们需要指定要填充的大小和数字。此外,可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。...我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10. 转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ?...如果我们在一个6x3数组上应用hsplit得到3个子数组,得到的数组的形状将是(6,1)。 ? 数组合并 在某些情况下,我们可能需要组合数组。NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。...连接 这与pandas的合并的功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量,然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ?
正因为pandas是在numpy基础上实现,其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似,但pandas与numpy的关系不是替代,而是互为补充。...,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看: numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...pandas核心数据结构有两种,即一维的series和二维的dataframe,二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性,那么就不难理解二者的以下属性: ndim/shape/dtypes/size/T,分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果...其中,由于pandas允许数据类型是异构的,各列之间可能含有多种不同的数据类型,所以dtype取其复数形式dtypes。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...在本文中,数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数,这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...除了上面这些明显的用途,Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器(container),定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。 ?...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集;
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