与这个问题类似，Storing big numbers over 9000 digits in Python，我对在dtype是int64或float64而不是object的熊猫数据帧中存储大数字很感兴趣我已经尝试过了，但是当我初始化数据帧或者当我转换为int64或float64：OverflowError:
浏览 27提问于2021-05-03得票数 3
我有pandas数据框架和int64、object和datetime64[ns]数据类型。导出pandas DataFrame.to_Excel选项时如何保留这些数据类型？我希望导出的Excel文件列如下所示：Excel中的object文本格式现在，我所有的
浏览 10提问于2021-06-24得票数 2
当我将数字数据(int64或float64)从Pandas数据Type上传到“数字”谷歌BigQuery数据类型时，我得到了以下错误：
df_data_f['tt'] = df_data
浏览 4提问于2020-04-25得票数 3
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我有一个用Python保存大量数字的。数字是毫秒时代的时间戳，我不能转换或截断，必须以这种格式保存。由于带有毫秒时间戳的列还包含一些NaN值，熊猫会自动将它们转换为浮动(参见Gotchas中的，在“对整数NA的支持”下)。我似乎无法避免这种行为，所以我的问题是，在使用df.to_csv时，如何将这些数字保存为整数值，即没有小数点
浏览 2提问于2017-09-15得票数 0
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我所做的工作如下：from dask.distributed import Clientdataset是从Mathew所做的演示中提取出来的passenger_count: double
trip_distance:
浏览 0提问于2018-07-20得票数 2
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在这种特殊情况下，输入中有巨大的整数，而float64中的转换实际上改变了值。
，根据此页面： Pandas自动将带有NA的整数转换为float64。问题是，当我的输入中有NA值时，即使我在构造函数中指定了'float64'，熊猫也会自动将它转换为'Int64'。我用熊猫1.0.1和python3.8.1编写了一个repl.it脚本，展示了我
浏览 4提问于2020-02-27得票数 2
我有一个数据文件(csv)，其中包含哈希值。其中一些会有长达80个字符。我希望用Python阅读它们，以完成数据分析任务。有没有一种在python中导入数据而不丢失信息的方法？编辑:我已经尝试了注释中提出的实现，但这对我不起作用。csv文件中的示例数据为：7724175622144176202888140209281712501772444730321213998166802171161316815
浏览 1提问于2015-07-12得票数 3
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我目前正在从事一个项目，在这个项目中，我需要将熊猫数据中的数据转换为另一个使用不同(非python)类型系统的表示形式。熊猫的之一并没有涵盖这一转变。特别是，我需要将熊猫数据列数据类型映射到其他类型系统的数据类型。首先，让我们假设目标类型系统非常简单，只有string、integer、float、boolean和timestam
浏览 3提问于2020-03-31得票数 2
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我试图在python中找出数据框中某些列的平均值，但最终得到了一些非常奇怪的数字。有人能给我解释一下吗？我想要a，b，c列的平均值。b c type1 4 5 6 kk3 3 2 9 k
我想要除'type‘列之外的每一列的平均值k[['a','b',
浏览 0提问于2020-11-21得票数 2
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DataFrame性能警告
、、、、
我收到潘达斯的表演警告PerformanceWarning:c-types [inferred_type->mixed-integer,key->block0_values] [items->['int', 'str']]
我在这里读过几个关于github和问题的文章
浏览 0提问于2018-04-07得票数 3
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我对python和pandas非常陌生。如有任何指导、意见和建议，敬请谅解！我使用以下代码在python中进行加载和转换。load和transform都有很好的性能，但是我在检查输出时遇到了这个问题。# acct_key int64
# so
浏览 3提问于2017-06-10得票数 8
我正在处理单独的pandas数据框行，但在索引和插入行时遇到了强制问题。熊猫似乎总是想从int/float混合类型强制到全浮点类型，我看不到对这种行为的任何明显控制。例如，下面是一个简单的数据框，其中a为int，b为floatpd.= pd.DataFrame({'a': [1], 'b': [2.2]})# a bprint(df.dt
浏览 16提问于2019-10-24得票数 17
我有一个数据文件，看起来像这样：0 1 True abc2 3 True ghicol1 2.000000dtype: float64
浏览 7提问于2022-04-28得票数 5
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我遇到了一个问题，我编写的所有遗留代码都不再工作了。
我让熊猫阅读一个Excel文件，而不是以int64的形式读取，现在它以float64的形式读取。这是一个问题，因为我不能对不同的数据类型执行.merge或.isin。我知道我可以使用df.blah.astype(int)，但这对重构来说非常不方便，而且似乎没有必要。我正在开发Windows 10、Python3.5和Pandas
浏览 5提问于2016-06-15得票数 3
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我发现熊猫和python报告的内存使用与OS报告的python进程的实际内存使用不匹配(在我的例子中，是Windows)。在我进口了numpy之后，熊猫和其他一些标准库(如os，sys)，内存消耗了自己的进程，报告了psutil并与任务管理器一致，等于89 020 K。然后，我创建了一个由对象和数字类型组成的示例dataframe，如下所示：
l=5_00
浏览 2提问于2019-08-20得票数 6
我需要比较两个数据中的代码。我在用Python 3和熊猫dividas_dep = pd.read_csv("dividas_deputados_ajustado_csv.csv",sep='CNPJ_Devedor', right_on='CNPJ_Raiz')
我需要做的只是将"CNPJ_Devedor“的前10位
浏览 4提问于2017-11-09得票数 0
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我是新的Python和数据处理与熊猫数据框架。我想处理测量数据(*.mf4)。这将读取，通过使用软件包asammdf和创建一个熊猫的数据框架。
我最初的尝试是使用字典将测量数据(单个文件)分组。为了对数据进行后处理，我总是要遍历字典以获得数据帧。我发现了groupby方法，并认为这可能比我的字典尝试更有效。起初
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
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我有一个.txt文件，它包含文本数据和数字数据。文件的前两行具有文本数据形式的基本信息，而第一列(我指的第一列为第一列)也具有文本形式的基本数据。在文件中的所有其他位置，数据都是数字形式。我希望使用python中的库来分析文件中的<
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
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我正在尝试运行Python笔记本( 链接 )。在下面的行中 446 ：作者培训的地方 ，我收到一个错误 ValueError:数据的DataFrame.dtypes必须是int、float或bool。不需要字段StateHoliday、分类中的数据类型 # XGB with xgboost library
浏览 130提问于2019-05-11得票数 13
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有几种方法可以实现从熊猫到拼花地板的转换。例如pyarrow.Table.from_pandas或dataframe.to_parquet。它们的共同点是，它们都以参数的形式获取应该存储df.parquet的filePath。 我需要将编写的拼图文件的内容放到一个变量中，但我还没有看到这一点。我主要想要和pandas.to_csv一样的行为，如果没有提供路径，它会以</em
浏览 65提问于2019-02-13得票数 3
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