来自pandas的格式化输出 我正在尝试以一种我可以在文字处理器中使用的最少干扰的格式自动获取pandas的输出。我的问题是，根据列的dtype，.describe()的响应是不同的(如果我理解正确的话)。我尝试过的 我已经尝试了几个不同的版本： for v in df.columns:
if df[v].dtype.name == 'category': #i've also tried 'objectprint(f'\n') else块中的代码运行良好
浏览 8提问于2019-10-05得票数 0
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col in df_col: feat_cols.append( tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket(
浏览 2提问于2017-12-16得票数 2
默认情况下，Pandas read_table将所有数据(单元格)作为字符串。如何判断给定列(或所有列)都有数值？
浏览 13提问于2019-01-17得票数 0
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我正在尝试从dataframe获取列数据类型 print training_data.schema print training_data.schema.fields print training_data.schema.names
上面的代码打印如下: StructType(List(StructField(id，LongType，true)，StructField(text，StringType，true)，StructField(labe
浏览 1提问于2018-07-02得票数 1
据我所知，最简单的方法是为每一列创建一个空的pandas.Series对象，指定它们的dtype，将它们放入指定其名称的字典中，然后将字典传递给DataFrame构造函数。类似于下面的内容。def create_empty_dataframe(): column_names = ["name", "score", "height
浏览 120提问于2016-07-22得票数 15
我期望得到一个包含111列和一行的数据帧，它的列名来自column1，第一行是column2 这是我的data column1 Index(['Col 1', 'Col 2', 'Col 3','Col 110', 'Col 111'],
dtype='object', length=111) 这是我的data column2 array([0.06308672, 0.028
浏览 30提问于2021-05-10得票数 0
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我不知道为什么，但当我的熊猫专栏中有dtype: Float64时，我无法发出以下命令：以下错误如下：
如果我将dtype设置为: float64，一切都进行得很顺利。
浏览 5提问于2021-08-30得票数 1
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我需要在下面的公式上合并一个dtype检查条件的帮助，以便它将只在数值字段上工作。
浏览 0提问于2019-11-12得票数 0
我似乎无法在v0.15+中使用Pandas改进的分类器进行简单的dtype检查。基本上，我只想要像is_categorical(column) -> True/False这样的东西。import pandas as pdimport random
'x': np.linspace(0, 50,6),
浏览 18提问于2014-11-14得票数 69
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import pandas as pd
这是代码，这是我想做的是将String Column作为字符串读取，并将其他列作为pandas读取。0 0.05 0
浏览 0提问于2020-03-18得票数 0
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我目前正在尝试使用assert语句：import pandas.api.types as ptypes
assert(ptypes.is_numeric_dtype(df['a_column']))
except AssertionError:
浏览 10提问于2022-09-29得票数 0
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在本例中，column('Date', dtype=pd.datetime)不适用于在测试数据帧中创建日期列：from hypothesis.extra.pandasimport column, data_framesfrom unittest import TestCase
@given(data_fra
浏览 19提问于2022-11-27得票数 0
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传统的创建feature_column的方法是在，甚至这个中定义的。my_columns = []
if is_string_dtype(df[col]): #is_string_dtype is pandas functionmy_column.append(tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket(col,
hash_b
浏览 7提问于2017-10-19得票数 14
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目前我正在做这件事：但这现在产生了来自Pandas的setcopywithwarning警告。
浏览 2提问于2018-03-23得票数 0
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我已经使用了我的系列，并强迫它到dtype=datetime64[ns]的datetime列(尽管只需要日期resolution...not，可以确定如何更改)。import pandas as pdcolumn = df['date']但密谋行不通：
ipdb> column.plo
浏览 5提问于2014-12-08得票数 134
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我想构造一个Pandas系列，它是几种d类型中的任何一种。givenimport hypothesis.extra.numpy as hs_npimport numpy as npimport pandera as pda hs_pd
浏览 12提问于2022-11-08得票数 0
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我已经尝试了有关类型和日期的所有参数的常量：df = pd.read_excel(fpath, dtype=str, parse_dates=['the_only_actual_date_column']) # all dates are within 2017df = pd.read_excel(fpath, conver
浏览 246提问于2021-05-19得票数 1
4回答
我试过做一个虚拟数据帧， column_names = ["a", "b", "c"] df = pd.DataFrame(columns = column_names) 我得到了以下错误，这是以前没有发生过的File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pan
浏览 140提问于2021-02-02得票数 24
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column1 = ['hello']index = ['a','b','c']data2 = np.arange(3)columns = [column1, column2]
df = pd.DataFrame(data = data, columns= columnsrecent
浏览 1提问于2018-07-21得票数 0
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