pandas 0.18中pandas.PeriodIndex(astype(str))的结果_应用于长整型的pandas astype返回截断的结果_在Pandas中使用astype不会得到预期的结果 - 腾讯云开发者社区

Series对象和DataFrame的列数据提供了cat、dt、str三种属性接口（accessors），分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据，通过这几个接口可以快速实现特定的功能，非常快捷。...本文重点介绍和演示dt和str的用法。...，weekday_name可以直接每个日期对应的周几的名字。...DataFrame数据中的字符串列支持str接口，该接口提供了center、contains、count、endswith、find、extract、lower、split等大量属性和方法，大部分用法与字符串的同名方法相同...本文使用的数据文件为C:\Python36\超市营业额2.xlsx，部分数据与格式如下： ? 下面代码演示了dt和str接口的部分用法： ?

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Pandas 数据分析： 3 种方法实现一个实用小功能

Pandas 的强大体现在其简洁，解决一些数据分析问题非常方便。今天解释一个实用的小功能，或许日后工作学习中会用到。求两列时分(HH:mm)表示数据的分钟数差值。...使用pandas读入数据：使用的 pandas 版本为 0.25.1 df = pd.read_excel('test_date_subtract.xlsx') df ?...直接使用 astype 转为 str 类型： df['a'] = df['a'].astype(str) df['b'] = df['b'].astype(str) 然后转化为 datetime 类型...同样也得先转化为 str 类型： df['a'] = df['a'].astype(str) df['b'] = df['b'].astype(str) 其次 split： df['asplit'] =...df['a'].str.split(':') df['bsplit'] = df['b'].str.split(':') df 得到结果如下： ?

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利用pandas的函数，直接生成一列数据，每项数据是有省-市-区构成，比如 1-2-2

一、前言国庆期间在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas网络处理的问题，提问截图如下：二、实现过程这里【论草莓如何成为冻干莓】指出，使用向量化操作。...import pandas as pd df = pd.read_excel('test.xlsx') # 方法一，直接构造 df['标记'] = df.省.astype('str') + '-' +...df.市.astype('str') + '-' + df.区.astype('str') # 方法二，使用合并函数实现 df['new'] = df["省"].map(str).str.cat([df...print(df) 代码运行之后，可以得到如下结果：可以满足粉丝的要求！后来【甯同学】也给了一个示例代码，如下所示，也是可以得到预期结果的：三、总结大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas数据分析小技巧系列第四集

使用pandas读入数据：使用的 pandas 版本为 0.25.1 df = pd.read_excel('test_date_subtract.xlsx') df 与时间相关，自然第一感觉便是转化为...直接使用 astype 转为 str 类型： df['a'] = df['a'].astype(str) df['b'] = df['b'].astype(str) 然后转化为 datetime 类型...split 是更加高效的实现，同样需要先转化为 str 类型： df['a'] = df['a'].astype(str) df['b'] = df['b'].astype(str) 其次 split...： df['asplit'] = df['a'].str.split(':') df['bsplit'] = df['b'].str.split(':') 得到结果如下： ?...使用 Pandas 的 skiprows 和概率知识，就能做到。

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盘点一个Pandas多列分组问题

一、前言前几天在Python白银交流群【在途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...原始数据如下图所示：下面是她自己写的代码： # df['name'] = df['name'].str.lower() test['pid'] = test['pid'].astype(int) test...['arr0'] = test['arr0'].astype(str) test['arr1'] = test['arr1'].astype(str) test['arr2'] = test['arr2...(str) data.groupby('pid')[arr0_3].agg(lambda x: x.drop_duplicates().str.cat(sep='-')) 运行之后，结果如下图所示：...顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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python强制类型转换astype

找了一些解决方法，发现用.astype(‘数据类型’)还是挺方便的。我在输出时，将数值型的数据（int)转化成了字符串(str)。...先来个没有使用astype转换的输出结果：可以看到订单号和转单号码都以科学计数法显示。...插入 num=num.astype(‘str’)这行代码，将数据转为str，输出如下：全部代码如下： #清洗台运货态表 import pandas as pd import os file=os.listdir...)#合并list表D中的元素 num=num.astype('str')#将整个dataframe都转换为str类型 # num['订单号']=num['订单号'].astype('str') # num...还可以用Pandas的一些辅助函数(如to_numeric()、to_datetime())。知乎上也有人做了详细的描述，感谢作者。

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数据类型合理选择有效减少内存占用

在用Pandas进行数据分析时，首先对读取的数据清洗操作包括剔除空列、去除不合要求的表头、设置列名等，而经常忽略对数据列设置相应的数据类型，而数据类型设置对大数据集内存占用产生重要影响。...1、优化数据类型减少内存占用一般来说pandas 它会自动推断出数据类型，如果数值型列数据包括了缺失值，推断数据类型就会自动填充为浮点型。推断的数据类型并不一定是最优，有时候会产生意想不到的结果。...通常情况下，Pandas对读取的数据列默认是设置为object数据类型，这种通用类型因自身的兼容性会导致所读取的数据占据较大的内存空间，倘若能给它们设置合适的数据类型，就可以降低该数据集的实际内存占用，...pandas、python 和 numpy 之间类型总结 Pandas dtype Python type NumPy type Usage object str or mixed string_, unicode...(i, str) for i in unique_data): x = x.astype('string') return x return

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一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

代码如下图左侧所示，我们使用了.str将原字段视为字符串，从ts中截取了前10位，从orderid中截取了前8位。经验表明有时在.str之前需要加上astype，能够避免不必要的麻烦。...'].astype(str).str[:8] order.head() #Hive SQL select *, substr(ts, 1, 10) as dt, substring(orderid,...图片中的代码： #python order_08_01 = order[order['ts'].astype(str).str.contains('08-01')] order_08_01 #Hive...图片中的代码 #python order['dt3'] = order['ts'].astype(str).str.extract('(\d{4}-\d{2}-\d{2}).*') #这个正则表达式表示...图片中代码： #python order['dt4'] = order['ts'].astype(str).str.replace('-', '') order.head() #Hive SQL select

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Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找

大家好，我是你们的快快? 欢迎来到?「Pandas案例精进」专栏！...前文回顾： Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ① Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ② 本文是承接前两篇的实战案例，没看过的小伙伴建议先点击?...先取出区间范围列表，用于索引位置查找： price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist() price_range...").str[1].astype("float").tolist() cost_dict = {} for area_id, area, *prices in cost.values: for...("~").str[1].astype("float").tolist() cost.columns = ["地区代码", "地区缩写"]+list(range(cost.shape[1]-2)) cost

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

pandas 会缓存此结果，因此在相同的索引上重新检查非常快。 Index.duplicated()将返回一个布尔数组，指示标签是否重复。...重复标签的后果一些 pandas 方法（例如Series.reindex()）在存在重复时无法正常工作。输出结果无法确定，因此 pandas 会报错。...导致非分类 dtype 的合并可能会导致更高的内存使用量。使用.astype或union_categoricals来确保category结果。...导致非分类类型的合并可能会导致更高的内存使用量。使用.astype或union_categoricals来确保category类型的结果。...导致非分类数据类型的合并可能会导致更高的内存使用量。使用.astype或union_categoricals来确保获得category结果。

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Python数据分析--Pandas知识

修改数据类型使用astype()函数对数据类型进行修改, 用法如下 1 import pandas as pd 2 df = pd.DataFrame({"ID": [100000,100101,100201...],"Surname": [" Zhao ","Qian"," Sun " ]}) 3 #将ID列的类型转化为字符串的格式 4 df["ID"].astype(str) ?...: [" Zhao ","Qian"," Sun " ]}) 3 #需要将ID列的类型转换为字符串, 否则无法使用slice()函数 4 df["ID"]= df["ID"].astype(str) 5...("_", expand =True) 8 df_new.columns = ["Surname","Age"] 9 df_new 两种方式同样的结果: ?...当na改为True时, 结果为: ?

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Pandas案例精进 | 结构化数据非等值范围查找 ③

先取出区间范围列表，用于索引位置查找： price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist() price_range...字典查找+二分查找高效匹配的完整代码： import pandas as pd import bisect product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name...").str[1].astype("float").tolist() cost_dict = {} for area_id, area, *prices in cost.values: for...将非等值连接转换为等值连接基于以上测试，我们可以将非等值连接转换为等值连接直接连接出结果，完整代码如下： import pandas as pd import bisect product = pd.read_excel...("~").str[1].astype("float").tolist() cost.columns = ["地区代码", "地区缩写"]+list(range(cost.shape[1]-2)) cost

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【硬核干货】Pandas模块中的数据类型转换

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...，因此第一步我们要做的则是将这些货币符号给替换掉，然后再进行数据类型的转换，代码如下 df['money_replace'] = df['money_col'].str.replace('£', '')...()方法了，出来的结果与上述的一样，代码如下 df['date'].astype('datetime64') 而当我们遇到自定义格式的日期格式的数据时，同样也是调用to_datetime()方法，但是需要设置的格式也就是...datetime64', 'string_col': 'int32', 'float_col': 'int64', 'value': 'float32', }) 我们来看一下出来的结果

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Python科学计算：Pandas

格式问题更改数据格式这是个比较常用的操作，因为很多时候数据格式不规范，我们可以使用astype函数来规范数据格式，比如我们把Chinese字段的值改成str类型，或者int64可以这么写： df2[...'Chinese'].astype('str') df2['Chinese'].astype(np.int64) 123 df2['Chinese'].astype('str') df2['Chinese...'].astype(np.int64) 数据间的空格有时候我们先把格式转成了str类型，是为了方便对数据进行操作，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用strip函数： #删除左右两边空格 df2...argument_list是参数列表，expression是关于参数的表达式，会根据expression表达式计算结果进行输出返回。...sql，返回的结果是sqldf对sql的运行结果，当然sqldf中也输入了globals全局参数，因为在sql中有对全局参数df1的使用。

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利用Python进行MR栅格数据处理

0为起点 pandas列转换先定义空的dataframe df2 = pd.DataFrame(columns=['栅格中心经纬度标记', 'RSRP覆盖率','栅格总采样点数']) 合并列 df2...1-该值得到RSRP覆盖率 df2['RSRP覆盖率'] = 1 - df['RSRP<=-110占比'].str.strip("%").astype(float)/100 拆分列 # 栅格内主服务小区...= vec3 # 栅格内主服务小区采样点(>-110）数量 good_mrs = df.iloc[:,3].str.split(';',expand=True).iloc[:,0:15].astype...('int') - df.iloc[:,4].str.split(';',expand=True).iloc[:,0:15].astype('int') good_mrs = good_mrs.reindex...inner"),mrs],axis=1, join="inner") 调整拆分列的顺序 vec=[['小区'+str(i)+'ECGI', '小区'+str(i)+'采样点(>-110）数量', '小区

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奇妙问题集 # 地理“经纬度”数据的4种 Python 转换方法！

① 方法一：series的apply()函数 import re import pandas as pd df = pd.read_csv("t.txt", index_col=0) df.columns..."] tmp = df["经纬度数据"].str.split("°|′|″", expand=True).values[:, :3].astype(int) df["final"] = tmp[:, 0...] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600 df ③ 方法三：series中str属性的extract()方法 import re import pandas as pd df...中str属性的extractall()方法 import re import pandas as pd df = pd.read_csv("t.txt", index_col=0) df.columns...= ["经纬度数据"] tmp = df["经纬度数据"].str.extractall("(\d+)").unstack().values.astype(int) df["final"] = tmp

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Matlab数据转化至python端,并

因工作原因，一些获取的行业数据以已知的结构体存储在.mat文件中, 现需要将其存储在数据库中并且能够灵活调用至python dataframe里进行操作原数据的一个例子如下 ?...import scipy.io data = scipy.io.loadmat(r'C:\Users\wenzhe.tian\Desktop\PTSimA\Doing\MC.mat') import pandas...) except: continue # df[j]=df[j].astype(str) if i==vehicle_name...)+df1['tips'].map(str) df1['Tips']=df1['Tips'].str.replace('nan','') df1=df1.drop(['tips'],axis=1) df1...try: df1[i][j]=df1[i][j].tostring(); except: continue; View Code 结果如下

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Python中字段抽取、字段拆分、记录抽取

，astype df['tel'] = df['tel'].astype(str) #运营商 bands = df['tel'].str.slice(0, 3) #地区 areas = df['tel...=) 例如：df[df.comments>10000]; #这里的范围是指>=left&<=right 例如：df[df.comments.between(1000,10000)] 例如：df[pandas.isnull...(df.title)] str.comtains(patten,na=False) 例如：df[df.title.str.contains("XX",na=False)] 其中na参数是指空值的处理方式...pandas df = pandas.read_csv( 'D:\\PDA\\4.8\\data.csv', sep="|" ) #单条件 df[df.comments>10000] #...多条件 df[df.comments.between(1000, 10000)] #过滤空值所在行 df[pandas.isnull(df.title)] #根据关键字过滤 df[df.title.str.contains

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pandas 分类数据处理大全（附代码）

继续更新pandas数据清洗，历史文章： pandas 文本处理大全（附代码） pandas 缺失数据处理大全（附代码） pandas 重复数据处理大全（附代码）感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗...在这种情况下，速度提高了大约14倍（因为内部优化会让.str.upper()仅对分类的唯一类别值调用一次，然后根据结果构造一个seires，而不是对结果中的每个值都去调用一次）。怎么理解？...结果竟是一个object类型，数据压缩的效果也没了，现在的结果再次回到刚才的6MB内存占用。...默认情况下，当按category列分组时，即使数据不存在，pandas也会为该类别中的每个值返回结果。...category列的分组:默认情况下，获得数据类型中每个值的结果，即使数据中不存在该结果。可以通过设置observed=True调整。

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将文本字符串转换成数字，看pandas是如何清理数据的

标签：pandas 本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法，以及当这两种方法单独不起作用时，如何处理一些特殊情况。运行以下代码以创建示例数据框架。...记住，数据框架中的所有值都是字符串数据类型。图1 df.astype()方法这可能是最简单的方法。我们可以获取一列字符串，然后强制数据类型为数字（即整数或浮点数）。...显然，.astype（）方法无法处理这些特殊字符。...pd.to_numeric()方法此方法的工作方式与df.astype()类似，但df.astype()无法识别特殊字符，例如货币符号（$）或千位分隔符（点或逗号）。...例如： df[‘l3’] = df[‘l3’].str.replace(‘.’,‘’, n=1) 上面的n=1参数意味着我们只替换“.”的第一个匹配项（从字符串开始）。

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Python数据分析库pandas高级接口dt和str的使用

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