当我们试图根据某个成员变量的偏移位计算其在该对象内存空间位置时，就会需要将指针转换为整型进行计算。当计算出该变量的位置后（整型），就需要将其转换为指针类型。 整型和枚举类型相互转换。...即CreateThread时将指针转为void*型，在线程函数中将void*转为指针。 无关系类指针的相互转换。这种场景并不多见。 存在继承关系的类指针相互转换。多发生在多态等场景下。...这是个转换截断的问题，在现实使用中，也不难见到。 在测试如上场景时，我们往往会遇到阻碍。这种阻碍来源于两个方面： 编译器出错。这是因为语法规定这种使用不合法。...所以编译器在编译代码时，认为该行为违法，终止之后的流程。 运行时出错。这是因为在语法上是合法的，但是运行时是不合理的。 为了更好讨论如上场景，我们先预备一些辅助结构。...这四行是会在编译时出错的。所以我们可以见得reinterpret_cast不可用于浮点和整型之间的转换。也不可以用于枚举和整型的转换。
当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。...每当我们查询、编辑或删除数据时，dataframe类会利用BlockManager类接口将我们的请求转换为函数和方法的调用。...选用类别（categoricalas）类型优化object类型 Pandas在0.15版本中引入类别类型。category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。...Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。...最后，我们来看看这一列在转换为category类型前后的内存使用量。 存用量从9.8兆降到0.16兆，近乎98%的降幅！
我们在整理数据的时候，经常会碰上数据类型出错的情况，今天小编就来分享一下在Pandas模块当中的数据类型转换的相关技巧，干货满满的哦！...导入数据集和模块 那么我们第一步惯例就是导入Pandas模块以及创建数据集了，代码如下 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame...int64(1), object(4) memory usage: 356.0+ bytes 数据类型转换 接下来我们开始数据类型的转换，最经常用到的是astype()方法，例如我们将浮点型的数据转换成整型...，代码如下 df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据，代码如下 df['string_col...money_replace']) df['money_replace'] output 0 1000.0 1 2400.0 2 2400.0 3 2400.0 当遇上时间序列数据时
当使用 pandas 操作小规模数据（低于 100 MB）时，性能一般不是问题。...在 pandas.core.internals 模块中，每一种类型都有一个专门的类。...obj_series.apply(getsizeof) 0 60 1 65 2 74 3 74 dtype: int64 你可以看到，当存储在 pandas series 时，字符串的大小与用...使用 Categoricals 优化 object 类型 pandas 在 0.15 版引入了 Categorials。category 类型在底层使用了整型值来表示一个列中的值，而不是使用原始值。...最后，让我们看看在将这一列转换为 category 类型前后的内存用量对比。
使用以下代码查看 Java 中的整型数据范围 System.out.println(Integer.MAX_VALUE); // int 的最大值 System.out.println(Integer.MIN_VALUE...表示的数据范围 -263-> 263-1 使用以下代码查看 Java 中的长整型数据范围 System.out.println(Long.MAX_VALUE); System.out.println(Long.MIN_VALUE...; ^ 此时我们在执行 javac 时加上 -encoding UTF-8 选项即可 javac -encoding UTF-8 Test.java 关于字符编码方式可以看这篇文章 六、字节类型变量...String.valueOf(long l) 这个方法将一个长整型类型的值转换为字符串。它返回一个表示参数值的字符串。...parseInt方法时，要注意异常处理，即捕获NumberFormatException异常，以防止程序在解析非法字符串时发生崩溃。
我们调用函数和方法选择，编辑，删除DataFrame中的数据时，其实是 BlockManager在’捣鬼‘。 pandas.core.internals 中每种数据类型都有一个特定类。...许多数据类型在pandas中都有一些子类型(subtypes)，可以以更少的字节存储每一个值。...开始之前，先对比字符串和数值在 pandas 中的存储。...“对象”优化 v0.15开始，pandas 引入了 Categoricals。在低层，category 类型使用整型表示列中的值，而不是原始值。pandas 使用单独的字典来映射原始值和这些整数。...当每一列包含有限的数据时，这非常有用。当pandas转换一列为 category 类型时，pandas 会使用最节省空间的 int 子类型表示每一列的唯一值。 ?
新版本新增功能如下，pyecharts项目介绍请见： pyecharts（一）：Python可视化利器 pyecharts（二）：Python可视化利器 1. datazoom 中增加了将组件效果显示在...增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。...@staticmethod pdcast(pddata)用于处理 Pandas 中的 Series 和 DataFrame 类型，返回 value_lst, index_list 两个列表 传 入的类型为...Series 的话，pdcast() 会返回两个确保类型正确的列表（整个列表的数据类型为 float 或者 str，会先尝试转换为数值类型的 float，出现异常再尝试转换为 str 类型），value_lst...多个维度时返回一个嵌套列表。比较适合像 Radar, Parallel, HeatMap 这些需要传入嵌套列表（[[ ], [ ]]）数据的图表。
在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...# 统计z中个元素的频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a中各元素的累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...income = pd.Series(['12500元','8000元','8500元','15000元','9000元']) # 将收入转换为整型 print(income.str[:-1].astype...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?
因为每个列表都在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...# 统计z中个元素的频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a中各元素的累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...income = pd.Series(['12500元','8000元','8500元','15000元','9000元']) # 将收入转换为整型 print(income.str[:-1].astype...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?
1 读取时抽样 1% 对于动辄就几十或几百个 G 的数据，在读取这么大数据时，有没有办法随机选取一小部分数据，然后读入内存，快速了解数据和开展 EDA ？...2 replace 做清洗 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了对数据清洗的支持。 今天学习一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...，浮点型+RMB后变为字符串型，还有美元+整型，美元+浮点型。...使用 pd.melt 具体参数取值，大家根据此例去推敲： df = df.melt(\ id_vars = "district_code", var_name = "fruit_name", value_name...码字不易，点个在
虽然这种类型在某些情景中非常有用， 对数据的任何操作最终都会在 Python 层面完成， 但是在进行常见的快速操作时， 这种类型比其他原生类型数组要消耗更多的资源： for dtype in ['object...例如， 当我们将整型数组中的一个值设置为 np.nan 时， 这个值就会强制转换成浮点数缺失值 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...， Pandas 还会自动将 None 转换为 NaN。...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
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前，我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理，去掉无效值和缺失值，保持结构统一，使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。...今天我们就来分享几个Pandas在做数据清洗时的小技巧，内容不长，但很实用。 1....2. replace 做清洗 清洗数据时，少不了要对数据内容进行查找替换。 这里有一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...，浮点型+RMB后变为字符串型，还有美元+整型，美元+浮点型。..."] = df["sales"].replace("[$,RMB]", "", regex = True).astype("float") 使用正则替换，将要替换的字符放到列表中 [$,RMB]，替换为空字符
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加 到value列。 ?...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...例如，如果 df1 具有3个键foo 值， 而 df2 具有2个相同键的值，则 在最终DataFrame中将有6个条目，其中 leftkey = foo 和 rightkey = foo。 ?
但是建立两个不同类型的栈，需要在代码中将栈的基本操作函数（建立，初始化，入栈，出栈，取栈顶元素）写两遍，然后在存取操作数和运算符的时候分别调用对应的操作，过程过于麻烦，代码也过于繁琐，不如数字栈来的简洁明了...7.在运算除法时，若除数为0，如何给做出错误反馈？ 在Operate求值函数中，当theta是除号时，先用 if 判断如果除数为0，则返回错误结果，否则进行除法运算。...8.在检测到输入的字符是非法字符时如何给出错误反馈？在检测到输入字符是一个或多个空格时如何自动跳过空格？...---- 注意： 表达式的输入必须以“=”结束 输入示例：3*（5-2）= 输入格式可以有空格，但是唯一的BUG是在多位数的每一位之间加空格会出错！...此算法用于计算整型，若要计算浮点数，把相应的类型更换成double即可实现。 算法运算逻辑是先以字符型读入字符数组中，再将字符型转换为整型存入数字栈中。
复习一下，java 八种基本类型分别为，byte（字节型）、short（短整型）、int（整型）、long（长整型）、float（单精度浮点型）、double（双精度浮点型）、boolean（布尔型）、...如果没有设置默认值，声明注解时必须显式设置属性，否则编译将会出错。 另外 Java 注解无法继承类，也无法实现接口。...} 上面方法本质使用注解 value 属性。当注解声明时只需要设置一个方法时，如果属性方法为 value，不需要使用 key=value 的语法，只需要直接设置属性值即可。...一个好软件版本需要时向前兼容，如 JDK 8 兼容 JDK 6一样。 另外 @AliasFor 注解还可以作用与不同注解之前，典型的如 SpringBootApplication注解。 ?...） 以上三类都需要满足以下条件： 属性类型相同 属性方法必须存在默认值 属性默认值必须相同 否则运行过程中将会出错。
在 Linux 的终端，可以采用 head 命令来查看文件的前 5 行数据，命令示例如下所示： head -n 5 data.txt 加载数据后，可以通过方法df.columns.tolist()获取所有的列名字...，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...，可以使用这个参数设置； dropna=False：查看包含缺失值的统计 df['c'].value_counts().reset_index()：如果想对这个统计转换为一个 dataframe 并对其进行操作...df['c'].value_counts().reset_index().sort_values(by='index') 或者是 df['c'].value_counts().sort_index()...所以在导出该表的时候，可以添加参数float_format='%.of' 来将 float 类型转换为整数。如果只是想得到整数，那么可以去掉这段代码中的 .o
pandas数据类型操作 介绍Pandas中3个常见的数据类型操作方法： to_numeric astype to_datetime select_dtypes import pandas as pd...# ‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’；默认是raise downcast=None) errors的3种取值情况： ignore：无效解析时直接返回输入...integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, or ‘float’ 如果不是None，且已经转化成了某个数值型，才会向下个等级的数值类型转化 不同的数值类型 有符号整型...：integer or signed，最小等级为np.int8 无符号整型：unsigned，最小等级为np.uint8 浮点型: 最小等级为np.float32 案例：假“数值型” s...errors="coerce", downcast="float") 0 2.0 1 NaN 2 -3.0 3 5.0 dtype: float32 # 无效解析设置为None，最后用0代替
import pandas as pd import numpy as np x = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000)) y = 3*x + 10 + pd.Series...# 统计z中个元素的频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a中各元素的累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...income = pd.Series(['12500元','8000元','8500元','15000元','9000元']) # 将收入转换为整型 print(income.str[:-1].astype...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?
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