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。...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。...这对我们原始dataframe的影响有限，这是由于它只包含很少的整型列。 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%。...在这之前，我们先来研究下与数值型相比，pandas如何存储字符串。 选对比数值与字符的储存 object类型用来表示用到了Python字符串对象的值，有一部分原因是Numpy缺少对缺失字符串值的支持。...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
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。 在本文中，我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。 标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。...例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。 标签编码易于实现且内存高效，只需一列即可存储编码值。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。
新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。...df.select_dtypes("string") 在此之前，你只能通过指定名称来选择字符串类型列。...不过最值得注意的是，从 DataFrameGroupBy 对象中选择列时，输入 key 列表或 key 元组的方法已被弃用。现在要用 item 列表，而非键列表。...此前，在遇到分类数据以外的值时，fillna() 会引发 ValueError。因此，它现在纳入 assert 来测试不一致，并处理异常。 另外，在将分类数据转换为整数时，也会产生错误的输出。
（3）日期和时间型 日期和时间是一些诸如“2006-07-12”或“12:30:43”这样的值。MySQL还支持日期/时间的组合，如“2006-07-12 12:30:43”。...对于整型值，如果数据取值范围较小，如人员年龄或兄弟姐妹 数，则TINYINT最合适。MEDIUMINT能够表示数百万的值并且可用于更多类型的值，但存储代价较大。...除非特别需要高精 度或范围极大的值，一般应使用只用一半存储代价的FLOAT型来表示数据。 在定义整型列时，可以指定可选的显示尺寸M。如果这样，M应该是一个1 到255的整数。...在选项M 和D时，如果省略了它们，则使用缺省值 2.2字符串列类型 MySQL提供了几种存放字符数据的串类型，其类型如下： 类型名 说明 CHAR 定长字符串 VARCHAR 可变长字符串 TINYBLOB...SET 集合；列可赋予多个集合成员 表4：字符串列类型 下表给出了MySQL 定义串值列的类型，以及每种类型的最大尺寸和存储需求。
，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map对某些列做特征工程？...df = pd.DataFrame(d) df 打印结果： customer sales 0 A 1100 1 B 950.5RMB 2 C $400 3 D $1250.75 看到 sales 列的值...，有整型，浮点型+RMB后变为字符串型，还有美元+整型，美元+浮点型。...[$,RMB]，替换为空字符，即 ""； 最后使用 astype 转为 float 打印结果： customer sales 0 A 1100.00 1 B 950.50 2 C 400.00 3 D...int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为
静态类型的语言（如 C 或 Java） 往往需要每一个变量都明确地声明， 而动态类型的语言（例如 Python） 可以跳过这个特殊规定。...这意味着可以将任何类型的数据指定给任何变量： Python代码 x = 4 x = "four 这里已经将 x 变量的内容由整型转变成了字符串， 而同样的操作在 C语言中将会导致编译错误或其他未知的后果...但是这种类型灵活性也指出了一个事实：Python 变量不仅是它们的 值， 还包括了关于值的类型的一些额外信息。 Python整型不仅仅是一个整型 标准的 Python 实现是用 C 语言编写的。...可以用如下方式创建一个整型值列表： L = list(range(10)) L [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] type(L[0]) int 或者创建一个字符串列表： L2...这意味着当你试图将一个浮点值插入一个整型数组时， 浮点值会被截短成整型。 并且这种截短是自动完成的， 不会给你提示或警告， 所以需要特别注意这一点！
df = pd.DataFrame(d) df 打印结果： customer sales 0 A 1100 1 B 950.5RMB 2 C $400 3 D $1250.75 看到 sales 列的值...，有整型，浮点型+RMB后变为字符串型，还有美元+整型，美元+浮点型。...[$,RMB]，替换为空字符，即 ""； 最后使用 astype 转为 float 打印结果： customer sales 0 A 1100.00 1 B 950.50 2 C 400.00 3 D...小技巧4：已知 year 和 dayofyear，怎么转 datetime?...int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为
pandas 会自动为我们检测数据类型，发现其中有 83 列数据是数值，78 列是 object。object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。...数值存储与字符串存储的比较 object 类型表示使用 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 不支持缺失（missing）字符串类型。...这一列没有任何缺失值，但就算有，category 子类型也能处理，只需将其设置为 -1 即可。 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。...因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。...将字符串列转换成 categorical 类型
例如，对于连续型变量，我们可以通过标准化或归一化将其转换到同一量纲下，以便于后续的比较和分析。对于分类变量，我们可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将其转换为数值型数据。...dropna()方法用于删除含有缺失值的行。 【例】当某行或某列值都为NaN时,才删除整行或整列。这种情况该如何处理? 关键技术: dropna()方法的how参数。...代码及运行结果如下: 【例】利用numpy库的arange函数创建一维浮点数数组arr1,然后将arr1数组的数据类型转换为整型。 关键技术: astype函数。...七、其他 7.1大小写转换 在数据分析中,有时候需要将字符串中的字符进行大小写转换。在Python中可以使用lower()方法,将字符串中的所有大写字母转换为小写字母。...也可以使用upper()方法，将字符串中的所有小写字母转换为大写字母。
分类数据类型取值范围整型Int8-128 ~ 127Int16-32768 ~ 32767Int32-2147483648 ~ 2147483647Int64-9223372036854775808 ~...例如，将固定精度的数字转换为整数值，例如货币数量或页面加载时间用毫秒为单位表示。...允许存储与日期类型相同范围内的值，最小值为0000-00-00 00:00:00。时间戳类型值精确到（不包括闰秒）。使用客户端或服务器时的系统时区，时间戳是从文本转换为二进制并返回。...Enum类型提供toString函数来返回字符串值；toT函数可以转换为数值类型，T表示一个数值类型，如果T恰好对应Enum底层的数值类型则这个转换是0成本的。...Enum类型可以使用Alter无成本修改对应集合的值，可以使用Alter来添加或删除Enum的成员（出于安全保障，如果改变之前用过的Enum会报异常），也可以用Alter将Enum8转换为Enum16或反之
pandas 会自动为我们检测数据类型，发现其中有 83 列数据是数值，78 列是 object。object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。...数值存储与字符串存储的比较 object 类型表示使用 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 不支持缺失（missing）字符串类型。...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。pandas 使用一个单独的映射词典将这些整型值映射到原始值。只要当一个列包含有限的值的集合时，这种方法就很有用。...这一列没有任何缺失值，但就算有，category 子类型也能处理，只需将其设置为 -1 即可。 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。...因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。
列中的值用于提供跨动画帧的联动匹配； category_orders：带有字符串键和字符串列表值的字典，默认为{}，此参数用于强制每列的特定值排序，dict键是列名，dict值是指定的排列顺序的字符串列表...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels...默认情况下，图表中使用列名称作为轴标题、图例条目、悬停提示等，此参数可以进行修改，dict的键是列名，dict值是修改的新名称； color_discrete_sequence：有效的CSS颜色字符串列表...，除非color列的值在参数color_discrete_map入参的dict键中； color_discrete_map：带字符串键和有效CSS颜色字符串值的dict，默认为{}。...：字符串或Plotly.py模板对象，设置图表的背景颜色。
排序数据 df.sort_values(by='ColumnName', ascending=False) 使用方式： 根据指定列的值进行升序或降序排序。 示例： 按工资降序排序。...独热编码 pd.get_dummies(df, columns=['CategoricalColumn']) 使用方式： 将分类变量转换为独热编码。 示例： 对“Status”列进行独热编码。...字符串处理 df['StringColumn'].str.method() 使用方式： 对字符串列进行各种处理，如切片、替换等。 示例： 将“Name”列转换为大写。...日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型 示例： 将“Date”列转换为日期时间类型...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值
哪些列或常量被用于查找索引列上的值。...中包含(str)的结果，返回结果为null或记录 假如字符串str在由N个子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在 1 到 N 之间。...如果str不在strlist 或strlist 为空字符串，则返回值为 0 。如任意一个参数为NULL，则返回值为 NULL。这个函数在第一个参数包含一个逗号(‘,')时将无法正常运行。 5....meta_value` from `wp_postmeta` where `meta_key` = "post_views_count" order by `meta_value`+0 desc; 5.字符串转整型...a.meta_value+0 6.整型转字符串 CONVERT(`id`,CHAR) 7.Sql命令导入、导出 将表中的数据写入文件，请使用 SELECT … INTO OUTFILE。
，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串...； case 要判断的字段或表达式 when 常量1 then 要显示的值1或语句1 when 常量2 then 要显示的值2或语句2 ... else 要显示的值n或语句n end 操作如下：...② case … when用作区间判断的语法格式； case when 条件1 then 要显示的值1或语句1 when 条件2 then 要显示的值2或语句2 ... else 要显示的值n或语句n...③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； 结论如下： max()和min()中传入的是"整型/小数类型"，计算的是数值的最大值和最小值。...当然要是一 整行都是null值，你也没必要插入这条记录。 总结: 当某个字段列中没有null值，则"count(列字段)=count(*)。"
因为python是高级的脚本语言，并没有对如何在内存中存储数据进行精细的控制。 此限制导致字符串以碎片化的形式存储，消耗了更多内存，导致获取慢。...实际上，object列的元素是存储在内存中真实值的指针。 下图展示了数值类型如何以Numpy数据存储以及如何以python内置类型存储字符串： ? 你可能注意到了，object 使用的是可变大小内存。...python中的字符串字节数相同。...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。...从上述数据中可以看到，一些列的数据只包含很少的唯一值，也就是说大多数值都是重复的。 先选择一列，看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 列数据，只包含了7个唯一值。
Pandas小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...合并字典 字符串分割成列表 字符串列表创建字符串 Python查看图片 itertools模块combinations itertools中reduce 字典.get()方法 解压zip压缩包到指定文件路径...进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(... 3 Name: sales, dtype: object 数据透视表分析–melt函数 melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据...string = "the author is beishanla" s = string.split(" ") s ['the', 'author', 'is', 'beishanla'] 字符串列表创建字符串
答案： 21.打印python numpy数组并保留3位小数？ 难度：1 问题：打印或显示numpy数组rand_arr，并三位小数。...难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...答案： 39.如何查找numpy数组中的唯一值的数量？ 难度：2 问题：找出iris的species中的唯一值及其数量。 答案： 40.如何将数值转换为分类（文本）数组？...难度：3 问题：查找由二维numpy数组中的分类列分组的数值列的平均值 输入： 输出： 答案： 60.如何将PIL图像转换为numpy数组？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。
也就是说，它们包含字节字符串而不是字符字符串。这说明它们没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。 BLOB 是一个二进制大对象，可以容纳可变数量的数据。...但正因为其长度固定，所以会占据多余的空间，也是一种空间换时间的策略； 2、存储方式 VARCHAR VARCHAR需要使用1或2个额外字节记录字符串的长度：如果列的最大长度小于或等于255字节，则只使用...CHAR CHAR适合存储很短或长度近似的字符串。例如，CHAR非常适合存储密码的MD5值，因为这是一个定长的值。...从MySQL 4.1开始，每个字符串列可以定义自己的字符集和排序规则。这些东西会很大程度上影响性能。...原来字符串涉及到 +、=、-、/ 等等运算符时都会进行隐式转型，也就是转成double，那么字符串转double是怎么转的呢？
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