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pandas系列之Series数据类型

Pandas 系列之Series类型数据 本文开始正式写Pandas的系列文章，就从：如何在Pandas中创建数据开始。...Pandas中创建的数据包含两种类型： Series类型 DataFrame类型 ? 内容导图 ? Series类型 Series 是一维数组结构，它仅由index（索引）和value（值）构成的。...Series的索引具有唯一性，索引既可以是数字，也可以是字符，系统会自动将它们转成一个object类型（pandas中的字符类型）。 ?...导入库 先导入两个库： import pandas as pd import numpy as np Series类型创建与操作 通过可迭代类型列表、元组生成 通过python字典生成 通过numpy数组生成...扩展阅读 在之前写过的旅游攻略文章中使用pandas的很多知识点，可供学习： 海滨城市：厦门真的不止鼓浪屿 娱乐之都：长沙31块的臭豆腐它香吗? 美食之都：成都的火锅应该很辣吧!

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Pandas中的数据分类

公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...： 它不是numpy数组，而是一个category数据类型 它里面有两个取值：语文和数学 s = subject\_cat.values s ['语文', '数学', '语文', '语文', '语文'...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数...，不改变分类的数量 reorder_categories：类进行排序 set_categories：用指定的一组新类替换原来的类，可以添加或者删除

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图解Pandas的数据分类

图解Pandas中的数据分类 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as pd data =...3 数学 2 英语 2 地理 1 dtype: int64 分类、字典编码 通过整数展现的方式，被称作分类或者字典编码。...= df2["subject"].astype("category") subject_cat 我们发现了subject_cat的两个特点： 它不是numpy数组，而是一个category数据类型 它里面有两个取值...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数

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Pandas 数据类型概述与转换实战

对于 pandas 来说，它会在许多情况下自动推断出数据类型 尽管 pandas 已经自我推断的很好了，但在我们的数据分析过程中，可能仍然需要显式地将数据从一种类型转换为另一种类型。...本文将讨论基本的 pandas 数据类型（又名 dtypes ），它们如何映射到 python 和 numpy 数据类型，以及从一种 pandas 类型转换为另一种的方法 Pandas 数据类型 数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据的内部结构...或者有两个字符串，如“cat”和“hat”，可以将它们连接（加）在一起得到“cathat” 关于 pandas 数据类型的一个可能令人困惑的地方是 pandas、python 和 numpy 之间存在一些出入...其实问题也很明显，我们的数据类型是dtype: object ，object 是 pandas 中的字符串，因此它执行字符串操作而不是数学操作 我们可以通过如下代码查看数据所有的数据类型信息 df.dtypes...但这不是 pandas 中的内置数据类型，所以我们使用 float 方法 现在我们可以使用 pandas 的 apply 函数将其应用于 2016 列中的所有值 df['2016'].apply(convert_currency

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pandas中的series数据类型

import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...通过这种方式创建的series，不是array的副本，即对series操作的同时也改变了原先的array数组，如s3 （2）由字典创建 字典的键名为索引，键值为值，如s4； ''' n1...''' 1、series的切片和列表的用法类似，不同之处在于建议使用.loc[:]和.iloc[:]，如s10和s11。...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带

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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...接下来我们开始数据类型的转换，最经常用到的是astype()方法，例如我们将浮点型的数据转换成整型，代码如下 df['float_col'] = df['float_col'].astype('int...，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('£', '')...最后，或许有人会问，是不是有什么办法可以一步到位实现数据类型的转换呢？

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机器学习中分类与回归的差异

在分类（Classification）问题与回归（Regression）问题之间，有着一个重要的区别。 从本质来说，分类是对标签（Label）作出的预测，回归则是对于量（Quantity）的预测。...在本教程中，您将了解到分类和回归之间的差异。 学习完本教程后，您将知道： 预测建模，是关于学习从输入到输出的映射函数的问题，它被称为函数逼近（Function approximation）。...教程概述 本教程共分为 5 个部分，分别是： 函数逼近 分类 回归 分类与回归之间的比较 分类与回归之间的转换 函数逼近 预测建模问题，是基于历史数据来开发一个模型的问题，这个模型可以对新数据（我们没有相应的答案...此处线性回归是一种回归算法，然而 Logistic 回归则是一种分类算法。 分类与回归之间的比较 分类预测建模问题不同于回归预测建模问题。 分类的任务是预测离散的类标签。...总结 通过学习本教程，您了解到了分类和回归问题之间的差异所在。

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Python-科学计算-pandas-16-df与Series数据类型判断

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 判断数据是否为DataFrame，或为Series Part 1：背景 当我们使用Df的一些方法时，首先得明确该变量的数据类型是DataFrame...本文就是说如何识别一个数据是否为DataFrame或Series Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019...部分代码解读 DataFrame判断：isinstance(df_1, pd.DataFrame) Series判断：isinstance(se_1, pd.Series) isinstance可以用来判别其它数据类型...对于该方法，难点是某个数据类型如何表述 list_1 = [1, 2, 3] tuple_1 = (1, 2, 3)if isinstance(list_1, list): print("is list

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Oracle 与 MySQL 的差异分析（2）：数据类型

Oracle 与 MySQL 的差异分析（2）：数据类型 1.1 整数 在Oracle中，一般使用 integer、 int或者 number(N)，MySQL 也支持 integer 和 int，但不支持...MySQL 支持的整数类型如下，其中 amsllint 和 int（与 integer 等价）是标准定义，在 Oracle 中也支持，其他类型 Oracle 不支持。...在 MySQL 中可以用 decimal(3) 定义三位整数，等价于 Oracle 的 number(3)，其实 Oracle 中的 decimal(3) 和 number(3) 也是等价的。...1.3 字符串 在 Oracle 中，字符串一般用 varchar2(N) 来定义字符串类型，如果是表字段的话，它的最大长度是4000，varchar2 是变长类型，占用的空间由插入的数据决定，还可用...char 的最大长度是255，varchar 的最大长度是 65535，这一点比 Oracle 好，Oracle 表字段的长度超过4000就要用 clob 类型了。

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利用 Pandas 进行分类数据编码的十种方式

其实这个操作在机器学习中十分常见，很多算法都需要我们对分类特征进行转换（编码），即根据某一列的值，新增（修改）一列。...pandas当然提供了很多高效的操作的函数，继续往下看。...使用 sklearn 同数值型一样，这种机器学习中的经典操作，sklearn一定有办法，使用LabelEncoder可以对分类数据进行编码 from sklearn.preprocessing import...pandas数据编码的方法就分享完毕，代码拿走修改变量名就能用，关于这个问题如果你有更多的方法，可以在评论区进行留言～ 现在回到文章开头的问题，如果你觉得pandas用起来很乱，说明你可能还未对pandas...其实就像本文介绍数据编码转换一样，确实有很多方法可以实现显得很乱，但学习pandas的正确姿势就是应该把它当成字典来学，不必记住所有方法与细节，你只需知道有这么个函数能完成这样操作，需要用时能想到，想到再来查就行

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将pymysql获取到的数据类型是tuple转化为pandas方式

#执行结果转化为dataframe df = pd.DataFrame(list(result)) 补充知识：python pymysql注意事项 cursor.execute 与 cursor.executemany...有许多不同的地方 1. execute 中字段的值是字符串形式时必须加引号，但是executemany只需要使用占位符%s，pymysql利用给的参数list自动会加上引号 2.execute返回结果都是数字...，但是executemany返回结果为none和数字 3.executemany之后执行fetchall，只能返回最后一条语句执行的结果(例如执行select时) 4.insert时，如果量比较大，最好拼接...DEBUG my_mysql.py listsave 165 sql executemany num: 128801 ps：如果在sql存入或更新数据时不加引号，则默认为数字，再根据数据库中字段的类型进行转换...以上这篇将pymysql获取到的数据类型是tuple转化为pandas方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。...df[df["class"]=="A"].head() 类的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3. Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。...还有一个“Category”数据类型，它比object数据类型消耗更少的内存。...差异是 496 字节，虽然并不多。但是当我们使用大型数据集时，这样差异就会被放大，这样就变成了节省大量的空间。 作者：Soner Yıldırım 编辑：黄继彦

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。...df[df["class"]=="A"].head() 类·的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。...还有一个“Category”数据类型，它比object数据类型消耗更少的内存。...差异是 496 字节，虽然并不多。但是当我们使用大型数据集时，这样差异就会被放大，这样就变成了节省大量的空间。 作者：Soner Yıldırım

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cuDF，能取代 Pandas 吗？

在API和行为方面，cuDF和Pandas之间存在一些差异。...以下是cuDF和Pandas之间的相似之处和差异的对比： 支持的操作： cuDF支持许多与Pandas相同的数据结构和操作，包括Series、DataFrame、Index等，以及它们的一元和二元操作、...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

在API和行为方面，cuDF和Pandas之间存在一些差异。...以下是cuDF和Pandas之间的相似之处和差异的对比： 支持的操作： cuDF支持许多与Pandas相同的数据结构和操作，包括Series、DataFrame、Index等，以及它们的一元和二元操作、...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

在API和行为方面，cuDF和Pandas之间存在一些差异。...以下是cuDF和Pandas之间的相似之处和差异的对比： 支持的操作： cuDF支持许多与Pandas相同的数据结构和操作，包括Series、DataFrame、Index等，以及它们的一元和二元操作、...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。

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