Pandas输出和数据类型

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pandas: sum()返回无限值

python、pandas、sum、infinite

我有一个列的数据类型为float16的DataFrame，它的最大值为65536。当我调用pandas中的sum()对该列的所有值求和时，当值超出范围时，我会得到无限的"inf“值。这是sum的输入数据和输出数据的示例：由于sum()函数的输出值的数据类型自动遵循列的数据类型，我想问一下，是否有任何方法可以将sum的值转换为pandas中的值，以避免无限值？

浏览 1提问于2018-10-21得票数 0

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计算pandas DataFrame中的所有NaNs

python、pandas、dataframe

我正在尝试计算pandas系列中的NaN元素(数据类型类‘numpy.float64’)，以了解有多少个数据类型是类'pandas.core.series.Series‘oc=pd.read_csv(csv_file)我期望oc,count("NaN")的输出是7，但它显示的是'Level NaN

浏览 4提问于2019-05-23得票数 2

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从熊猫数据中检索值时，将整数转换为字符串类型

python、pandas、dataframe、type-conversion

我试图从使用Pandas生成的列表中转换数据输出(从Integer到String)。import pandas as pddgl = dg['ID'].values.tolis

浏览 3提问于2017-08-24得票数 1

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熊猫不正确地推断cx_oracle光标数据类型

python、pandas、dataframe、sqlalchemy、cx-oracle

事实证明，pandas.read_sql太慢了，所以我转而使用cx_oracle游标。dtype = [row[1] for row in cursor.description][<cx_Oracle.DbType DB_TYPE_VARCHARDB_TY

浏览 3提问于2022-01-21得票数 1

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当熊猫数据被分割并保存为拼花文件时，数据类型不会被保存。

python-3.x、pyarrow

当熊猫数据帧被分割并使用pyarrow保存为拼花文件时，数据类型不会被保存。案例1:保存分区数据集-数据类型未保留import().to_pandas()print(df.dtypes)Datatypes before sa

浏览 0提问于2019-08-01得票数 2

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为什么DataFrame要将所有输入的数据类型更改为对象？

python、pandas、numpy、dataframe、series

我将numpy数组和具有不同数据类型的pd.Series传入pd.DataFrame，输出是一个包含所有object数据类型的DataFrame。它为什么要这样做?我能做些什么来保留原始数据类型？TotalSF、TotalBaths和HasFire是以数字为值的pandas系列。

浏览 2提问于2018-11-24得票数 0

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数据帧模式函数

python、pandas、dataframe

我正在使用df.mode(axis=1)，例如，我有一个数据帧 0 1 2 3 42 0 1 0 0 1 2

浏览 7提问于2020-09-11得票数 0

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python、pandas、dataframe

我找到了一组使用python pandas的df.max()、.abs()和df.min().abs()数据(如下所示)。MaxCredit = update_balance2.max().abs()这将给出输出： balance 18389

浏览 16提问于2020-05-15得票数 0

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熊猫可以识别的所有数据类型是什么？

python、python-3.x、pandas

或者，我想知道，在上面的列表中，除了(i)、(ii)和(iii)之外，是否还有任何数据类型使pandas不能使其成为dtype an object

浏览 4提问于2015-03-25得票数 78

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pandas json打印类型的问题-另存为json，作为字符串返回，而不是字典

python、json、windows、pandas

我使用pandas创建了一个JSON文件，但无法将该文件作为字典打开，而只能作为字符串打开。使用windows、anaconda、python、pandas和Jupyter笔记本。

浏览 15提问于2019-10-08得票数 0

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numpy和pandas库如何更改打印函数的功能

python、python-3.x、pandas、numpy

即使我们只是将数据传递给打印函数而不是调用方法，NumPy和pandas数据类型的打印方式也截然不同

浏览 1提问于2021-05-20得票数 0

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pandas对象(index、ndarray等)和数据类型(例如bool、int、float)之间的区别？

python、pandas

我知道pandas引入了许多不同的基于numpy数组的新对象(如索引和numpy数组)，但这些存在于pandas中的“对象”与我正在学习的np.bool、int、float、datetime64等pandas数据类型有什么不同？如果像pandas index这样的对象是乐高积木，允许我们在pandas中做事情，那么这些数据类型是什么？数据类型也是pandas对象吗？

浏览 1提问于2019-12-26得票数 0

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是否可以使用pandas shift函数并保留数据类型？

python、pandas、dataframe

当使用来自Pandas的方法shift时，它重新分配了与原始数据帧不同的数据类型，有可能在不发生这种情况的情况下进行转换吗？(但仍使用pandas shift) 使用fill_value参数几乎就足够了，但是如果有任何不是数字的数据类型，它仍然会更改数据类型。import pandas as pd {'a': 1, 'b': 5.2, 'c': True}, {'a': 5, &#

浏览 11提问于2020-04-29得票数 0

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在python pandas中将Series转换为float数据

pandas

我不能这样做，因为它的数据类型是系列。如何将序列转换为浮点值？print(type(b))print(type(b))输出：class 'pandas.core.series.Series' 我希望将Series数据类型转换为fl

浏览 1235提问于2017-12-22得票数 0

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pandas中csv文件的错误数据类型检测

python、pandas、csv

我正在尝试使用以下脚本提取dataframe cell的数据类型：df = pd.read_csv(path,sep= '|',dtype=object)df1 = df.applymap(type).astype(str).replace(d) 但是这可以很好地处理XLSX文件，但不能检测CS

浏览 2提问于2021-03-22得票数 0

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Python:删除字符串中的指数

pandas

该表的一个示例是如何让表格显示pandas中的完整数字字符串？

浏览 16提问于2020-02-17得票数 0

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如何在pandas中只获取"index value dtype“的值？

python、pandas、list、dataframe

0.1,0.2,0.3,0.4,0.5]).reshape(1,5)) z = z + [((-np.log(df)).replace(np.inf, 0)).sum(axis=1)] print(z) 我得到z的输出如下

浏览 33提问于2019-03-10得票数 1

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读取SAS文件时，Pandas会因数据类型正确而失败

python、pandas、types、sas

我有一个，当我运行它时，我在SAS上得到了以下输出：我还有下面的Python代码，它获取.sas7bdat文件并显示输出，即这里的前五个观察值。import pandas as pdmy_df = pd.read_sas(file_name)print(my_df)正如您所看到的，当涉及到整数数据类型时，它不能正确工作。CYL和WGT变量是整数，但如果我使用<e

浏览 26提问于2018-03-02得票数 1

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熊猫数据不一致地撤回甲骨文的数据类型？

python、oracle、pandas、sqlalchemy、cx-oracle

我试图使用Pandas和SQLAlchemy对Oracle数据库中的数据进行一些自动分析。但是，Pandas (或者SQLAlchemy，或者cx_Oracle，我不确定是哪一个)似乎不一致地读取在Oracle中定义的数据类型。create_engine(orcl_connect_string)print df.dtypes 作为输出，我得到的是非常混乱的，因为它不一致-

浏览 2提问于2015-09-28得票数 1

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使用apply在pandas中添加多个列

python、pandas、dataframe

我正在尝试对数据帧中的一列运行函数(row_extract)，该函数返回三个值，然后我想将它们添加到三个新列中。我试过这样运行它 all_data["substance", "extracted name", "name confidence"] = all_data["name"].apply(row_extract) 但是我得到一个包含所有三个值的列。我将遍历行，但这似乎不是一个非常有效的系统-有什么想法吗？这是我目前的解决方案，但它需要一段时间。 for index, row in all_data.iterrows(

浏览 27提问于2020-04-23得票数 2

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