>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
577 không phải là , vì vậy bạn sẽ phải gọi nó cho mỗi URL bằng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
578>>> df['New Status Code'] = df.URL.apply(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df
Status Code URL New Status Code
0 404 www.example.com 404
1 404 www.example.com/2 404
hoặc sử dụng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
579>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
Pandas I/O API là một tập hợp các hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
05 cấp cao nhất được truy cập như vậy thường trả về một đối tượng pandas. Các hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
07 tương ứng là các phương thức đối tượng được truy cập như. Dưới đây là một bảng có sẵn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
09 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
10Loại định dạng mô tả dữ liệu Người đọc nhà văn chữ CSV chữ Tệp văn bản có chiều rộng cố định chữ JSON chữ HTML chữ Mủ cao su chữ XML chữ Bảng tạm cục bộ nhị phân MS Excel nhị phân tài liệu mở nhị phân Định dạng HDF5 nhị phân định dạng lông vũ nhị phân định dạng sàn gỗ nhị phân Định dạng ORC nhị phân trạng thái nhị phân SAS nhị phân SPSS nhị phân Định dạng dưa chua Python SQL SQL SQL Google BigQuery là một so sánh hiệu suất không chính thức cho một số phương pháp IO này Ghi chú Đối với các ví dụ sử dụng lớp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
11, hãy đảm bảo bạn nhập lớp đó bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
12 cho Python 3Tệp CSV & văn bảnHàm workhorse để đọc tệp văn bản (a. k. a. tập tin phẳng) là. Xem một số chiến lược nâng cao Tùy chọn phân tích cú phápchấp nhận các đối số phổ biến sau đây Căn bảnfilepath_or_buffer khác nhauĐường dẫn đến tệp (a , hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
17), URL (bao gồm các vị trí http, ftp và S3) hoặc bất kỳ đối tượng nào có phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
18 (chẳng hạn như tệp đang mở hoặc )sep str, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
20 cho , In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
22 cho Dấu phân cách để sử dụng. Nếu sep là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24, thì công cụ C không thể tự động phát hiện dấu tách, nhưng công cụ phân tích cú pháp Python thì có thể, nghĩa là cái sau sẽ được sử dụng và tự động phát hiện dấu tách bằng công cụ trình thám thính tích hợp sẵn của Python,. Ngoài ra, dấu phân cách dài hơn 1 ký tự và khác với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
26 sẽ được hiểu là biểu thức chính quy và cũng sẽ buộc sử dụng công cụ phân tích cú pháp Python. Lưu ý rằng các dấu phân cách regex có xu hướng bỏ qua dữ liệu được trích dẫn. Ví dụ về biểu thức chính quy. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
27dấu phân cách str, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Tên đối số thay thế cho sep delim_whitespace boolean, mặc định SaiChỉ định có hay không khoảng trắng (e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
29 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
30) sẽ được sử dụng làm dấu phân cách. Tương đương với cài đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
31. Nếu tùy chọn này được đặt thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32, thì không có thông số nào được chuyển vào cho tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
33Vị trí và tên của cột và chỉ mụcheader int hoặc danh sách int, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
34(Các) số hàng để sử dụng làm tên cột và bắt đầu dữ liệu. Hành vi mặc định là suy ra tên cột. nếu không có tên nào được chuyển thì hành vi giống hệt với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
35 và tên cột được suy ra từ dòng đầu tiên của tệp, nếu tên cột được truyền rõ ràng thì hành vi giống hệt với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
36. Hoàn toàn vượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
35 để có thể thay thế các tên hiện cóTiêu đề có thể là danh sách các số nguyên xác định vị trí hàng cho MultiIndex trên các cột e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
38. Các hàng xen kẽ không được chỉ định sẽ bị bỏ qua (e. g. 2 trong ví dụ này bị bỏ qua). Lưu ý rằng tham số này bỏ qua các dòng nhận xét và dòng trống nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
39, vì vậy tiêu đề=0 biểu thị dòng dữ liệu đầu tiên thay vì dòng đầu tiên của tệptên dạng mảng, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Danh sách các tên cột để sử dụng. Nếu tệp không chứa hàng tiêu đề, thì bạn nên chuyển rõ ràng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
36. Bản sao trong danh sách này không được phépindex_col int, str, chuỗi int / str hoặc Sai, tùy chọn, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24(Các) cột để sử dụng làm nhãn hàng của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43, được cung cấp dưới dạng tên chuỗi hoặc chỉ mục cột. Nếu một chuỗi int / str được đưa ra, Multi Index được sử dụngGhi chú In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
44 có thể được sử dụng để buộc gấu trúc không sử dụng cột đầu tiên làm chỉ mục, e. g. khi bạn có tệp không đúng định dạng với dấu phân cách ở cuối mỗi dòngGiá trị mặc định của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 hướng dẫn gấu trúc đoán. Nếu số trường trong hàng tiêu đề cột bằng với số trường trong phần thân của tệp dữ liệu thì chỉ mục mặc định được sử dụng. Nếu nó lớn hơn, thì các cột đầu tiên được sử dụng làm chỉ mục sao cho số trường còn lại trong phần nội dung bằng với số trường trong tiêu đềHàng đầu tiên sau tiêu đề được sử dụng để xác định số lượng cột sẽ được đưa vào chỉ mục. Nếu các hàng tiếp theo chứa ít cột hơn hàng đầu tiên, thì chúng chứa ____246 Điều này có thể tránh được thông qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47. Điều này đảm bảo rằng các cột được lấy nguyên trạng và dữ liệu theo sau bị bỏ quausecols giống như danh sách hoặc có thể gọi được, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Trả về một tập hợp con của các cột. Nếu giống như danh sách, tất cả các phần tử phải là vị trí (i. e. chỉ số nguyên vào cột tài liệu) hoặc chuỗi tương ứng với tên cột do người dùng cung cấp trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
49 hoặc được suy ra từ (các) hàng tiêu đề tài liệu. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
49 được cung cấp, (các) hàng tiêu đề tài liệu không được tính đến. Ví dụ: tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 giống như danh sách hợp lệ sẽ là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
52 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
53Thứ tự phần tử bị bỏ qua, vì vậy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
54 giống như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
55. Để khởi tạo một DataFrame từ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
56 với thứ tự phần tử được giữ nguyên, hãy sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
57 cho các cột theo thứ tự In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
58 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
59 cho thứ tự In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
60Nếu có thể gọi được, hàm có thể gọi được sẽ được đánh giá dựa trên tên cột, trả về các tên mà hàm có thể gọi được đánh giá là True In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
8Sử dụng tham số này dẫn đến thời gian phân tích cú pháp nhanh hơn nhiều và sử dụng bộ nhớ thấp hơn khi sử dụng công cụ c. Công cụ Python tải dữ liệu trước khi quyết định bỏ cột nào bóp boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Nếu dữ liệu được phân tích cú pháp chỉ chứa một cột thì hãy trả về In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 4. 0. Nối In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
63 vào lệnh gọi tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
64 để nén dữ liệu. tiền tố str, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Tiền tố để thêm vào số cột khi không có tiêu đề, e. g. 'X' cho X0, X1, ... Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 4. 0. Sử dụng cách hiểu danh sách trên các cột của DataFrame sau khi gọi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5mangle_dupe_cols boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Các cột trùng lặp sẽ được chỉ định là 'X', 'X. 1’…’X. N', thay vì 'X'...'X'. Việc chuyển vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61 sẽ khiến dữ liệu bị ghi đè nếu có tên trùng lặp trong các cộtKhông dùng nữa kể từ phiên bản 1. 5. 0. Đối số chưa bao giờ được triển khai và thay vào đó, một đối số mới có thể chỉ định mẫu đổi tên sẽ được thêm vào. Cấu hình phân tích chungdtype Nhập tên hoặc chính tả của cột -> loại, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Kiểu dữ liệu cho dữ liệu hoặc cột. e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
70 Sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
15 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
72 cùng với cài đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 phù hợp để giữ nguyên và không diễn giải dtype. Nếu bộ chuyển đổi được chỉ định, chúng sẽ được áp dụng THAY THẾ cho chuyển đổi dtypeMới trong phiên bản 1. 5. 0. Đã thêm hỗ trợ cho defaultdict. Chỉ định một defaultdict làm đầu vào trong đó mặc định xác định dtype của các cột không được liệt kê rõ ràng. công cụ {In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
74, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
75, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
76}Công cụ phân tích cú pháp để sử dụng. Công cụ C và pyarrow nhanh hơn, trong khi công cụ python hiện có nhiều tính năng hơn. Đa luồng hiện chỉ được hỗ trợ bởi công cụ pyarrow Mới trong phiên bản 1. 4. 0. Công cụ “pyarrow” đã được thêm làm công cụ thử nghiệm và một số tính năng không được hỗ trợ hoặc có thể không hoạt động chính xác với công cụ này. bộ chuyển đổi dict, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Dict của các chức năng để chuyển đổi các giá trị trong các cột nhất định. Các khóa có thể là số nguyên hoặc nhãn cột true_values danh sách, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Các giá trị được coi là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32false_values danh sách, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Các giá trị được coi là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61skipinitialspace boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Bỏ qua khoảng trắng sau dấu phân cách skiprows dạng danh sách hoặc số nguyên, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Số dòng cần bỏ qua (được lập chỉ mục 0) hoặc số dòng cần bỏ qua (int) ở đầu tệp Nếu có thể gọi được, hàm có thể gọi được sẽ được đánh giá dựa trên các chỉ số hàng, trả về True nếu hàng sẽ bị bỏ qua và Sai nếu không In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
3skipfooter int, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
84Số dòng ở cuối tệp cần bỏ qua (không được hỗ trợ với engine=’c’) nrows int, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Số hàng của tập tin để đọc. Hữu ích để đọc các phần của tệp lớn low_memory boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Xử lý nội bộ tệp theo khối, dẫn đến việc sử dụng bộ nhớ thấp hơn trong khi phân tích cú pháp, nhưng có thể suy luận kiểu hỗn hợp. Để đảm bảo không có loại hỗn hợp, hãy đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61 hoặc chỉ định loại bằng tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88. Lưu ý rằng toàn bộ tệp được đọc vào một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 duy nhất, sử dụng tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
91 để trả về dữ liệu theo khối. (Chỉ hợp lệ với trình phân tích cú pháp C)memory_map boolean, mặc định SaiNếu đường dẫn tệp được cung cấp cho ______ 292, ánh xạ đối tượng tệp trực tiếp vào bộ nhớ và truy cập dữ liệu trực tiếp từ đó. Sử dụng tùy chọn này có thể cải thiện hiệu suất vì không còn bất kỳ chi phí I/O nào nữa NA và xử lý dữ liệu bị thiếuna_values vô hướng, str, dạng danh sách hoặc chính tả, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Các chuỗi bổ sung để nhận dạng là NA/NaN. Nếu dict được thông qua, các giá trị NA cụ thể trên mỗi cột. Xem bên dưới để biết danh sách các giá trị được hiểu là NaN theo mặc định keep_default_na boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Có hay không bao gồm các giá trị NaN mặc định khi phân tích dữ liệu. Tùy thuộc vào việc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 có được chuyển vào hay không, hành vi như sauNếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
96 là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 được chỉ định, thì In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 được thêm vào các giá trị NaN mặc định được sử dụng để phân tích cú phápNếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
96 là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 không được chỉ định, thì chỉ các giá trị NaN mặc định được sử dụng để phân tích cú phápNếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
96 là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 được chỉ định, thì chỉ các giá trị NaN được chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 được sử dụng để phân tích cú phápNếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
96 là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 không được chỉ định, sẽ không có chuỗi nào được phân tích thành NaN
Lưu ý rằng nếu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0010 được chuyển vào dưới dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61, các tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
96 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73 sẽ bị bỏ quana_filter boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Phát hiện các điểm đánh dấu giá trị bị thiếu (chuỗi trống và giá trị của na_values). Trong dữ liệu không có bất kỳ NA nào, việc vượt qua >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0015 có thể cải thiện hiệu suất đọc một tệp lớndài dòng boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Cho biết số lượng giá trị NA được đặt trong các cột không phải là số skip_blank_lines boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32, hãy bỏ qua các dòng trống thay vì diễn giải dưới dạng giá trị NaNxử lý ngày giờparse_dates boolean hoặc danh sách số nguyên hoặc tên hoặc danh sách danh sách hoặc chính tả, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 -> thử phân tích cú pháp chỉ mụcNếu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0021 -> hãy thử phân tích từng cột 1, 2, 3 thành một cột ngày riêng biệtNếu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0022 -> kết hợp cột 1 và 3 và phân tích dưới dạng một cột ngàyNếu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0023 -> phân tích cột 1, 3 thành ngày và gọi kết quả là 'foo'
Ghi chú Đường dẫn nhanh tồn tại cho các ngày có định dạng iso8601 infer_datetime_format boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 và parse_dates được bật cho một cột, hãy thử suy ra định dạng ngày giờ để tăng tốc độ xử lýkeep_date_col boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 và parse_dates chỉ định kết hợp nhiều cột thì hãy giữ các cột ban đầudate_parser , mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Hàm sử dụng để chuyển đổi một chuỗi các cột chuỗi thành một mảng các thể hiện thời gian. Mặc định sử dụng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0029 để thực hiện chuyển đổi. gấu trúc sẽ cố gắng gọi date_parser theo ba cách khác nhau, chuyển sang cách tiếp theo nếu xảy ra ngoại lệ. 1) Chuyển một hoặc nhiều mảng (như được định nghĩa bởi parse_dates) làm đối số; ngày đầu tiên boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Ngày định dạng DD/MM, định dạng quốc tế và châu Âu cache_dates boolean, mặc định là TrueNếu Đúng, hãy sử dụng bộ nhớ cache của các ngày đã chuyển đổi, duy nhất để áp dụng chuyển đổi ngày giờ. Có thể tạo ra tốc độ tăng đáng kể khi phân tích chuỗi ngày trùng lặp, đặc biệt là các chuỗi có chênh lệch múi giờ Mới trong phiên bản 0. 25. 0 lặp lạitrình lặp boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61Trả về đối tượng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0032 để lặp lại hoặc nhận khối với >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0033kích thước khối int, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Trả về đối tượng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0032 để lặp lại. Xem bên dướiTrích dẫn, nén và định dạng tệpnén {In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
34, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0037, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0038, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0039, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0040, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0041, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0043}, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
34Để giải nén dữ liệu trên đĩa nhanh chóng. Nếu 'suy ra', thì hãy sử dụng gzip, bz2, zip, xz hoặc zstandard nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
92 giống như đường dẫn kết thúc bằng '. gz', '. bz2', '. nén', '. xz', '. zst', tương ứng và không giải nén nếu không. Nếu sử dụng 'zip', tệp ZIP chỉ được chứa một tệp dữ liệu để đọc trong. Đặt thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 để không giải nén. Cũng có thể là lệnh có khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0047 được đặt thành một trong {>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0039, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0037, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0038, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0041} và các cặp khóa-giá trị khác được chuyển tiếp tới >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0052, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0053, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0054 hoặc >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0055. Ví dụ: thông tin sau có thể được chuyển để nén nhanh hơn và để tạo kho lưu trữ gzip có thể tái tạo. >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0056Đã thay đổi trong phiên bản 1. 1. 0. tùy chọn dict được mở rộng để hỗ trợ >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0057 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0058. Đã thay đổi trong phiên bản 1. 2. 0. Các phiên bản trước đã chuyển tiếp các mục chính tả cho ‘gzip’ tới >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0059. nghìn str, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Dấu phân cách hàng nghìn thập phân str, mặc định >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0061Ký tự để nhận dạng là dấu thập phân. e. g. sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
20 cho dữ liệu châu Âufloat_precision chuỗi, mặc định Không cóChỉ định trình chuyển đổi nào mà công cụ C sẽ sử dụng cho các giá trị dấu phẩy động. Các tùy chọn là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 cho bộ chuyển đổi thông thường, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0064 cho bộ chuyển đổi có độ chính xác cao và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0065 cho bộ chuyển đổi khứ hồilineterminator str (độ dài 1), mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Ký tự để chia tệp thành các dòng. Chỉ hợp lệ với trình phân tích cú pháp C quotechar str (độ dài 1)Ký tự được sử dụng để biểu thị phần đầu và phần cuối của một mục được trích dẫn. Các mục được trích dẫn có thể bao gồm dấu phân cách và nó sẽ bị bỏ qua trích dẫn int hoặc phiên bản >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0067, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
84Kiểm soát hành vi trích dẫn trường trên mỗi hằng số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0067. Sử dụng một trong số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0070 (0), >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0071 (1), >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0072 (2) hoặc >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0073 (3)trích dẫn kép boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Khi >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075 được chỉ định và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0076 không phải là >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0073, hãy cho biết có hay không diễn giải hai phần tử >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075 liên tiếp bên trong một trường thành một phần tử >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075 duy nhấtescapechar str (độ dài 1), mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Chuỗi một ký tự được sử dụng để thoát khỏi dấu phân cách khi trích dẫn là >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0073nhận xét str, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Cho biết phần còn lại của dòng không nên được phân tích cú pháp. Nếu được tìm thấy ở đầu dòng, dòng đó sẽ bị bỏ qua hoàn toàn. Tham số này phải là một ký tự đơn. Giống như các dòng trống (miễn là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
39), các dòng nhận xét đầy đủ bị bỏ qua bởi tham số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084 chứ không phải bởi >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0085. Ví dụ: nếu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0086, phân tích cú pháp '#empty\na,b,c\n1,2,3' với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
35 sẽ dẫn đến 'a,b,c' được coi là tiêu đềmã hóa str, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Mã hóa để sử dụng cho UTF khi đọc/ghi (e. g. >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0089). phương ngữ str hoặc thể hiện, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Nếu được cung cấp, thông số này sẽ ghi đè giá trị (mặc định hoặc không) cho các thông số sau. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
33, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0093, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0094, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0095, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0076. Nếu cần ghi đè các giá trị, Cảnh báo phân tích cú pháp sẽ được đưa ra. Xem tài liệu để biết thêm chi tiếtxử lý lỗierror_bad_lines boolean, tùy chọn, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Các dòng có quá nhiều trường (e. g. một dòng csv có quá nhiều dấu phẩy) theo mặc định sẽ gây ra một ngoại lệ và không có In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 nào được trả về. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61, thì những "dòng xấu" này sẽ bị loại bỏ khỏi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 được trả về. Xem bên dướiKhông dùng nữa kể từ phiên bản 1. 3. 0. Thay vào đó, nên sử dụng tham số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9103 để chỉ định hành vi khi gặp phải một dòng xấu. warn_bad_lines boolean, tùy chọn, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24Nếu error_bad_lines là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61, vàWarner_bad_lines là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32, một cảnh báo cho mỗi “dòng xấu” sẽ được xuất raKhông dùng nữa kể từ phiên bản 1. 3. 0. Thay vào đó, nên sử dụng tham số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9103 để chỉ định hành vi khi gặp phải một dòng xấu. on_bad_lines ('lỗi', 'cảnh báo', 'bỏ qua'), 'lỗi' mặc địnhChỉ định những việc cần làm khi gặp phải một dòng xấu (một dòng có quá nhiều trường). Các giá trị được phép là 'lỗi', tăng ParserError khi gặp phải một dòng xấu ‘warn’, in cảnh báo khi gặp dòng xấu và bỏ qua dòng đó 'bỏ qua', bỏ qua các dòng xấu mà không báo trước hoặc cảnh báo khi gặp phải
Mới trong phiên bản 1. 3. 0 Chỉ định kiểu dữ liệu cộtBạn có thể chỉ định loại dữ liệu cho toàn bộ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 hoặc từng cột riêng lẻIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
May mắn thay, pandas cung cấp nhiều hơn một cách để đảm bảo rằng (các) cột của bạn chỉ chứa một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88. Nếu bạn không quen với những khái niệm này, bạn có thể xem để tìm hiểu thêm về dtypes và để tìm hiểu thêm về chuyển đổi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
72 trong gấu trúcChẳng hạn, bạn có thể sử dụng đối số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9111 của>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
00Hoặc bạn có thể sử dụng chức năng để ép buộc các dtypes sau khi đọc dữ liệu, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
91sẽ chuyển đổi tất cả phân tích cú pháp hợp lệ thành float, để lại phân tích cú pháp không hợp lệ là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46Cuối cùng, cách bạn xử lý việc đọc trong các cột có chứa các kiểu dữ liệu hỗn hợp tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Trong trường hợp trên, nếu bạn muốn loại bỏ các điểm bất thường về dữ liệu, thì đó có lẽ là lựa chọn tốt nhất của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tất cả dữ liệu được ép buộc, bất kể loại nào, thì việc sử dụng đối số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9111 của chắc chắn sẽ đáng để thửGhi chú Trong một số trường hợp, việc đọc dữ liệu bất thường với các cột chứa các kiểu dữ liệu hỗn hợp sẽ dẫn đến tập dữ liệu không nhất quán. Nếu bạn dựa vào gấu trúc để suy ra các kiểu dữ liệu của các cột, công cụ phân tích cú pháp sẽ đi và suy ra các kiểu dữ liệu cho các khối dữ liệu khác nhau, thay vì toàn bộ tập dữ liệu cùng một lúc. Do đó, bạn có thể kết thúc với (các) cột có các kiểu dữ liệu hỗn hợp. Ví dụ, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
06sẽ dẫn đến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9119 chứa một kiểu dữ liệu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9120 cho một số đoạn nhất định của cột và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
15 cho những cột khác do các kiểu dữ liệu hỗn hợp từ dữ liệu được đọc trong. Điều quan trọng cần lưu ý là toàn bộ cột sẽ được đánh dấu bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88 của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
72, được sử dụng cho các cột có kiểu chữ hỗn hợpChỉ định dtype phân loạiCác cột >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 có thể được phân tích cú pháp trực tiếp bằng cách chỉ định >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9125 hoặc >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9126In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
15Các cột riêng lẻ có thể được phân tích cú pháp dưới dạng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 bằng cách sử dụng đặc tả chính tảIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
17Chỉ định >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9125 sẽ dẫn đến một >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 không có thứ tự mà >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9130 là các giá trị duy nhất được quan sát trong dữ liệu. Để kiểm soát nhiều hơn đối với các danh mục và thứ tự, hãy tạo trước một >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9131 và chuyển mã đó cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88 của cột đóIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
23Khi sử dụng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9133, các giá trị "bất ngờ" bên ngoài >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9134 được coi là giá trị bị thiếuIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
50Điều này phù hợp với hành vi của >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9135Ghi chú Với >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9125, danh mục kết quả sẽ luôn được phân tích thành chuỗi (đối tượng dtype). Nếu các danh mục là số, chúng có thể được chuyển đổi bằng hàm hoặc nếu thích hợp, một trình chuyển đổi khác chẳng hạn nhưKhi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88 là một >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9131 với đồng nhất >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9130 ( tất cả là số, tất cả là ngày giờ, v.v. ), quá trình chuyển đổi được thực hiện tự độngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
51Đặt tên và sử dụng cộtXử lý tên cộtMột tệp có thể có hoặc không có hàng tiêu đề. gấu trúc giả sử hàng đầu tiên nên được sử dụng làm tên cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
52Bằng cách chỉ định đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
49 kết hợp với >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084, bạn có thể chỉ ra các tên khác sẽ sử dụng và có nên loại bỏ hàng tiêu đề hay không (nếu có)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
53Nếu tiêu đề nằm trong một hàng khác với hàng đầu tiên, hãy chuyển số hàng cho >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084. Điều này sẽ bỏ qua các hàng trướcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
54Ghi chú Hành vi mặc định là suy ra tên cột. nếu không có tên nào được chuyển thì hành vi giống hệt với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
35 và tên cột được suy ra từ dòng không trống đầu tiên của tệp, nếu tên cột được truyền rõ ràng thì hành vi giống hệt với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
36Phân tích tên trùng lặpKhông dùng nữa kể từ phiên bản 1. 5. 0. ______19147 chưa bao giờ được triển khai và thay vào đó, một đối số mới trong đó mẫu đổi tên có thể được chỉ định sẽ được thêm vào.
Nếu tệp hoặc tiêu đề chứa tên trùng lặp, theo mặc định, gấu trúc sẽ phân biệt giữa chúng để ngăn ghi đè dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
55Không còn dữ liệu trùng lặp vì theo mặc định, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9148 sẽ sửa đổi một loạt các cột trùng lặp 'X', ..., 'X' thành 'X', 'X'. 1’, …, ‘X. N'Cột lọc (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47)Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 cho phép bạn chọn bất kỳ tập hợp con nào của các cột trong một tệp, bằng cách sử dụng tên cột, số vị trí hoặc có thể gọi đượcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
56Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 cũng có thể được sử dụng để chỉ định cột nào không được sử dụng trong kết quả cuối cùngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
57Trong trường hợp này, khả năng gọi được chỉ định rằng chúng tôi loại trừ các cột “a” và “c” khỏi đầu ra Nhận xét và dòng trốngBỏ qua nhận xét dòng và dòng trốngNếu tham số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9152 được chỉ định, thì các dòng nhận xét hoàn toàn sẽ bị bỏ qua. Theo mặc định, các dòng hoàn toàn trống cũng sẽ bị bỏ quaIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
58Nếu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9153, thì In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 sẽ không bỏ qua các dòng trốngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
59Cảnh báo Sự hiện diện của các dòng bị bỏ qua có thể tạo ra sự mơ hồ liên quan đến số dòng; In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
30Nếu cả >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0085 đều được chỉ định, thì >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084 sẽ liên quan đến phần cuối của >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0085. Ví dụIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
31Bình luậnĐôi khi nhận xét hoặc dữ liệu meta có thể được bao gồm trong một tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32Theo mặc định, trình phân tích cú pháp bao gồm các nhận xét trong đầu ra In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
33Chúng tôi có thể ngăn chặn các bình luận bằng cách sử dụng từ khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9152In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
34Xử lý dữ liệu UnicodeĐối số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9162 nên được sử dụng cho dữ liệu unicode được mã hóa, điều này sẽ dẫn đến kết quả là các chuỗi byte được giải mã thành unicodeIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
35Một số định dạng mã hóa tất cả các ký tự dưới dạng nhiều byte, chẳng hạn như UTF-16, sẽ không phân tích cú pháp chính xác nếu không chỉ định mã hóa. Cột chỉ mục và dấu phân cách ở cuốiNếu một tệp có nhiều hơn một cột dữ liệu so với số lượng tên cột, thì cột đầu tiên sẽ được sử dụng làm tên hàng của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
36In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
37Thông thường, bạn có thể đạt được hành vi này bằng cách sử dụng tùy chọn >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164Có một số trường hợp ngoại lệ khi một tệp đã được chuẩn bị với các dấu phân cách ở cuối mỗi dòng dữ liệu, gây nhầm lẫn cho trình phân tích cú pháp. Để vô hiệu hóa rõ ràng suy luận cột chỉ mục và loại bỏ cột cuối cùng, hãy vượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
44In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
38Nếu một tập hợp con dữ liệu đang được phân tích cú pháp bằng tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47, thông số kỹ thuật của >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 dựa trên tập hợp con đó, không phải dữ liệu gốcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
39Xử lý ngàyChỉ định cột ngàyĐể hỗ trợ tốt hơn khi làm việc với dữ liệu ngày giờ, hãy sử dụng các đối số từ khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9169 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170 để cho phép người dùng chỉ định nhiều cột và định dạng ngày/giờ để biến dữ liệu văn bản đầu vào thành các đối tượng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9171Trường hợp đơn giản nhất là chỉ cần vượt qua trong >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9172In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0Thông thường, chúng tôi có thể muốn lưu trữ dữ liệu ngày và giờ riêng biệt hoặc lưu trữ các trường ngày khác nhau một cách riêng biệt. từ khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9169 có thể được sử dụng để chỉ định tổ hợp các cột để phân tích ngày và/hoặc thời gian từBạn có thể chỉ định danh sách các danh sách cột thành >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9169, các cột ngày kết quả sẽ được thêm vào đầu ra (để không ảnh hưởng đến thứ tự cột hiện có) và các tên cột mới sẽ là phần nối của các tên cột thành phầnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1Theo mặc định, trình phân tích cú pháp loại bỏ các cột ngày của thành phần, nhưng bạn có thể chọn giữ lại chúng thông qua từ khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9175In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2Lưu ý rằng nếu bạn muốn kết hợp nhiều cột thành một cột ngày, thì phải sử dụng danh sách lồng nhau. Nói cách khác, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9176 chỉ ra rằng mỗi cột thứ hai và thứ ba phải được phân tích thành các cột ngày riêng biệt trong khi >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9177 có nghĩa là hai cột phải được phân tích thành một cộtBạn cũng có thể sử dụng lệnh để chỉ định các cột tên tùy chỉnh In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
3Điều quan trọng cần nhớ là nếu nhiều cột văn bản được phân tích thành một cột ngày, thì một cột mới sẽ được thêm vào trước dữ liệu. Thông số kỹ thuật của >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 dựa trên tập hợp cột mới này thay vì các cột dữ liệu ban đầuIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
4Ghi chú Nếu một cột hoặc chỉ mục chứa ngày không thể phân tích cú pháp, thì toàn bộ cột hoặc chỉ mục đó sẽ được trả về không thay đổi dưới dạng kiểu dữ liệu đối tượng. Đối với phân tích cú pháp ngày giờ không chuẩn, hãy sử dụng sau >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9180Ghi chú read_csv có fast_path để phân tích chuỗi ngày giờ ở định dạng iso8601, e. g “2000-01-01T00. 01. 02+00. 00” và các biến thể tương tự. Nếu bạn có thể sắp xếp dữ liệu của mình để lưu trữ thời gian ở định dạng này, thì thời gian tải sẽ nhanh hơn đáng kể, đã quan sát được ~20 lần Chức năng phân tích ngàyCuối cùng, trình phân tích cú pháp cho phép bạn chỉ định hàm >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170 tùy chỉnh để tận dụng tối đa tính linh hoạt của API phân tích ngày thángIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5gấu trúc sẽ cố gắng gọi hàm >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170 theo ba cách khác nhau. Nếu một ngoại lệ được đưa ra, ngoại lệ tiếp theo sẽ được thử>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170 lần đầu tiên được gọi với một hoặc nhiều mảng làm đối số, như được định nghĩa bằng cách sử dụng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9169 (e. g. , >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9185)Nếu #1 không thành công, thì >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170 được gọi với tất cả các cột được nối theo hàng thành một mảng duy nhất (e. g. , >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9187)
Lưu ý rằng về hiệu suất, bạn nên thử các phương pháp phân tích ngày này theo thứ tự Hãy thử suy ra định dạng bằng cách sử dụng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9188 (xem phần bên dưới)Nếu bạn biết định dạng, hãy sử dụng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9189. >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9190Nếu bạn có định dạng thực sự không chuẩn, hãy sử dụng hàm >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170 tùy chỉnh. Để có hiệu suất tối ưu, điều này nên được vector hóa, tôi. e. , nó sẽ chấp nhận mảng làm đối số
Phân tích cú pháp CSV với các múi giờ hỗn hợppandas không thể đại diện cho một cột hoặc chỉ mục với các múi giờ hỗn hợp. Nếu tệp CSV của bạn chứa các cột có nhiều múi giờ khác nhau, thì kết quả mặc định sẽ là cột kiểu đối tượng có chuỗi, ngay cả với >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9169In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
6Để phân tích cú pháp các giá trị múi giờ hỗn hợp dưới dạng cột ngày giờ, hãy chuyển một phần được áp dụng một phần với >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9194 dưới dạng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9170In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
7Suy ra định dạng ngày giờNếu bạn đã bật ____19169 cho một số hoặc tất cả các cột của mình và tất cả các chuỗi ngày giờ của bạn đều được định dạng theo cùng một cách, bạn có thể tăng tốc độ lớn bằng cách đặt ____19188. Nếu được đặt, gấu trúc sẽ cố gắng đoán định dạng của chuỗi ngày giờ của bạn, sau đó sử dụng phương tiện phân tích chuỗi nhanh hơn. Tốc độ phân tích cú pháp 5-10 lần đã được quan sát. gấu trúc sẽ dự phòng phân tích cú pháp thông thường nếu định dạng không thể đoán được hoặc định dạng được đoán không thể phân tích chính xác toàn bộ cột chuỗi. Vì vậy, nói chung, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9198 sẽ không có bất kỳ hậu quả tiêu cực nào nếu được bậtDưới đây là một số ví dụ về chuỗi ngày giờ có thể đoán được (Tất cả đại diện cho ngày 30 tháng 12 năm 2011 lúc 00. 00. 00) “20111230” “30/12/2011” “20111230 00. 00. 00” “30/12/2011 00. 00. 00” “30/Dec/2011 00. 00. 00” “30/12/2011 00. 00. 00”
Lưu ý rằng ________ 19198 nhạy cảm với ________ 20600. Với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0601, nó sẽ đoán “01/12/2011” là ngày 1 tháng 12. Với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0602 (mặc định), nó sẽ đoán “01/12/2011” là ngày 12 tháng 1In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
8Định dạng ngày quốc tếMặc dù các định dạng ngày của Hoa Kỳ có xu hướng là MM/DD/YYYY, nhiều định dạng quốc tế sử dụng DD/MM/YYYY thay thế. Để thuận tiện, một từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0600 được cung cấpIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
9Ghi CSV vào các đối tượng tệp nhị phânMới trong phiên bản 1. 2. 0 In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0604 cho phép ghi CSV vào một đối tượng tệp được mở ở chế độ nhị phân. Trong hầu hết các trường hợp, không cần thiết phải chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0605 vì Pandas sẽ tự động phát hiện xem đối tượng tệp được mở ở chế độ văn bản hay chế độ nhị phân>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
000Chỉ định phương pháp để chuyển đổi dấu phẩy độngTham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0606 có thể được chỉ định để sử dụng bộ chuyển đổi dấu phẩy động cụ thể trong quá trình phân tích cú pháp với công cụ C. Các tùy chọn là bộ chuyển đổi thông thường, bộ chuyển đổi có độ chính xác cao và bộ chuyển đổi khứ hồi (được đảm bảo cho các giá trị khứ hồi sau khi ghi vào tệp). Ví dụ>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
001Nghìn phân cáchĐối với các số lớn được viết bằng dấu tách hàng nghìn, bạn có thể đặt từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0607 thành chuỗi có độ dài 1 để các số nguyên sẽ được phân tích cú pháp chính xácTheo mặc định, các số có dấu tách hàng nghìn sẽ được phân tích thành chuỗi >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
002Từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0607 cho phép số nguyên được phân tích cú pháp chính xác>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
003giá trị NAĐể kiểm soát giá trị nào được phân tích cú pháp dưới dạng giá trị bị thiếu (được biểu thị bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46), hãy chỉ định một chuỗi trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
73. Nếu bạn chỉ định một danh sách các chuỗi, thì tất cả các giá trị trong đó được coi là thiếu giá trị. Nếu bạn chỉ định một số (một số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0611, chẳng hạn như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0612 hoặc một số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0613, chẳng hạn như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0614), thì các giá trị tương đương tương ứng cũng sẽ hàm ý một giá trị bị thiếu (trong trường hợp này, thực tế là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0615 được nhận dạng là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46)Để ghi đè hoàn toàn các giá trị mặc định được nhận dạng là bị thiếu, hãy chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0617Các giá trị được công nhận của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46 mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0619Chúng ta hãy xem xét một số ví dụ >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
004Trong ví dụ trên, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0614 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0612 sẽ được công nhận là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46, ngoài các giá trị mặc định. Trước tiên, một chuỗi sẽ được hiểu là một số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0614, sau đó là một số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
005Ở trên, chỉ một trường trống sẽ được công nhận là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
006Ở trên, cả In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0626 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
84 dưới dạng chuỗi đều là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
007Các giá trị mặc định, ngoài chuỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0629 được công nhận là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46vô cựcCác giá trị tương tự In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0631 sẽ được phân tích cú pháp thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0632 (vô cùng dương) và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0633 thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0634 (vô cùng âm). Chúng sẽ bỏ qua trường hợp của giá trị, nghĩa là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0635, cũng sẽ được phân tích cú pháp thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0632Sê-ri trở lạiSử dụng từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0637, trình phân tích cú pháp sẽ trả về đầu ra với một cột duy nhất dưới dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 4. 0. Thay vào đó, người dùng nên thêm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
63 vào Khung dữ liệu được trả về bởi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66. >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
008giá trị BooleanCác giá trị chung In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0643 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0644 đều được công nhận là boolean. Đôi khi, bạn có thể muốn nhận ra các giá trị khác là boolean. Để thực hiện việc này, hãy sử dụng các tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0645 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0646 như sau>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
009Xử lý các dòng “xấu”Một số tệp có thể có dòng không đúng định dạng với quá ít trường hoặc quá nhiều. Các dòng có quá ít trường sẽ có các giá trị NA được điền vào các trường ở cuối. Các dòng có quá nhiều trường sẽ gây ra lỗi theo mặc định >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
910Bạn có thể chọn bỏ qua các dòng xấu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
911Hoặc chuyển một chức năng có thể gọi được để xử lý dòng lỗi nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0647. Dòng xấu sẽ là một danh sách các chuỗi đã được phân tách bởi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0648>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
912Bạn cũng có thể sử dụng tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 để loại bỏ dữ liệu cột không liên quan xuất hiện ở một số dòng nhưng không xuất hiện ở những dòng khác>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
913Trong trường hợp bạn muốn giữ lại toàn bộ dữ liệu kể cả những dòng có quá nhiều trường, bạn có thể chỉ định một số lượng vừa đủ là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
49. Điều này đảm bảo rằng các dòng không có đủ trường sẽ được điền bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
914phương ngữTừ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0652 cho phép linh hoạt hơn trong việc chỉ định định dạng tệp. Theo mặc định, nó sử dụng phương ngữ Excel nhưng bạn có thể chỉ định tên phương ngữ hoặc một phiên bảnGiả sử bạn có dữ liệu với dấu ngoặc kép không kèm theo >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
915Theo mặc định, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 sử dụng phương ngữ Excel và coi dấu ngoặc kép là ký tự trích dẫn, điều này khiến nó không thành công khi tìm thấy một dòng mới trước khi tìm thấy dấu ngoặc kép đóngChúng ta có thể giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0652>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
916Tất cả các tùy chọn phương ngữ có thể được chỉ định riêng bằng đối số từ khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
917Một tùy chọn phương ngữ phổ biến khác là >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0095, để bỏ qua bất kỳ khoảng trắng nào sau dấu phân cách>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
918Trình phân tích cú pháp thực hiện mọi nỗ lực để “làm điều đúng đắn” và không dễ vỡ. Loại suy luận là một vấn đề khá lớn. Nếu một cột có thể được ép thành số nguyên dtype mà không thay đổi nội dung, trình phân tích cú pháp sẽ làm như vậy. Mọi cột không phải là số sẽ xuất hiện dưới dạng đối tượng dtype như với các đối tượng pandas còn lại Trích dẫn và ký tự thoátDấu ngoặc kép (và các ký tự thoát khác) trong các trường được nhúng có thể được xử lý theo bất kỳ cách nào. Một cách là sử dụng dấu gạch chéo ngược; >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
919Tệp có cột chiều rộng cố địnhTrong khi đọc dữ liệu được phân tách, hàm này hoạt động với các tệp dữ liệu có độ rộng cột đã biết và cố định. Các tham số chức năng cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0660 phần lớn giống như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 với hai tham số bổ sung và cách sử dụng khác của tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
33In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0663. Một danh sách các cặp (bộ) đưa ra phạm vi của các trường có độ rộng cố định của mỗi dòng dưới dạng các khoảng thời gian nửa mở (i. e. , [từ, đến [ ). Giá trị chuỗi 'suy luận' có thể được sử dụng để hướng dẫn trình phân tích cú pháp thử phát hiện các thông số cột từ 100 hàng đầu tiên của dữ liệu. Hành vi mặc định, nếu không được chỉ định, là suy luậnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0664. Danh sách độ rộng trường có thể được sử dụng thay cho 'colspecs' nếu các khoảng liền kề nhauIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
33. Các ký tự được coi là ký tự phụ trong tệp có độ rộng cố định. Có thể được sử dụng để chỉ định ký tự điền của các trường nếu nó không phải là khoảng trắng (e. g. , ‘~’)
Xem xét một tệp dữ liệu có chiều rộng cố định điển hình In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
060Để phân tích cú pháp tệp này thành một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43, chúng ta chỉ cần cung cấp thông số cột cho hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0660 cùng với tên tệpIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
061Note how the parser automatically picks column names X. when In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
36 argument is specified. Alternatively, you can supply just the column widths for contiguous columns: In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
062Trình phân tích cú pháp sẽ xử lý các khoảng trắng thừa xung quanh các cột để bạn có thể phân tách thêm giữa các cột trong tệp Theo mặc định, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0660 sẽ cố gắng suy ra In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0663 của tệp bằng cách sử dụng 100 hàng đầu tiên của tệp. Nó chỉ có thể làm điều đó trong trường hợp khi các cột được căn chỉnh và phân tách chính xác bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
33 được cung cấp (dấu phân cách mặc định là khoảng trắng)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
063In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0660 hỗ trợ tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88 để chỉ định các loại cột được phân tích cú pháp khác với loại được suy luậnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
064chỉ mụcTệp có cột chỉ mục "ngầm"Xem xét một tệp có ít mục nhập hơn trong tiêu đề so với số lượng cột dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
065Trong trường hợp đặc biệt này, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 giả định rằng cột đầu tiên sẽ được sử dụng làm chỉ mục của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
066Lưu ý rằng ngày không được phân tích cú pháp tự động. Trong trường hợp đó, bạn sẽ cần phải làm như trước In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
067Đọc một chỉ mục với một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676Giả sử bạn có dữ liệu được lập chỉ mục bởi hai cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
068Đối số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 có thể lấy một danh sách các số cột để biến nhiều cột thành một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 cho chỉ mục của đối tượng được trả vềIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
069Đọc các cột có In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676Bằng cách chỉ định danh sách các vị trí hàng cho đối số >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084, bạn có thể đọc trong một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 cho các cột. Chỉ định các hàng không liên tiếp sẽ bỏ qua các hàng ở giữaIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
150In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 cũng có thể giải thích một định dạng phổ biến hơn của các chỉ số nhiều cộtIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
151Ghi chú Nếu một >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 không được chỉ định (e. g. bạn không có chỉ mục hoặc đã viết nó bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0685, thì bất kỳ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
49 nào trên chỉ mục cột sẽ bị mấtTự động “đánh hơi” dấu phân cáchIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 có khả năng suy ra các tệp được phân tách (không nhất thiết phải được phân tách bằng dấu phẩy), vì gấu trúc sử dụng lớp của mô-đun csv. Đối với điều này, bạn phải chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0689In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
152Đọc nhiều tệp để tạo một DataFrame duy nhấtTốt nhất là sử dụng để kết hợp nhiều tệp. Xem ví dụ Lặp lại qua các tệp từng đoạnGiả sử bạn muốn duyệt qua một tệp (có khả năng rất lớn) một cách lười biếng thay vì đọc toàn bộ tệp vào bộ nhớ, chẳng hạn như sau In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
153Bằng cách chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66, giá trị trả về sẽ là một đối tượng có thể lặp lại thuộc loại >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0032In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
154Đã thay đổi trong phiên bản 1. 2. ______20694 trả về trình quản lý bối cảnh khi lặp qua một tệp. Chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0695 cũng sẽ trả về đối tượng >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0032In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
155Chỉ định công cụ phân tích cú phápPandas hiện hỗ trợ ba công cụ, công cụ C, công cụ python và công cụ pyarrow thử nghiệm (yêu cầu gói In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697). Nói chung, công cụ pyarrow nhanh nhất trên khối lượng công việc lớn hơn và có tốc độ tương đương với công cụ C trên hầu hết các khối lượng công việc khác. Công cụ python có xu hướng chậm hơn công cụ pyarrow và C trên hầu hết các khối lượng công việc. Tuy nhiên, công cụ pyarrow kém mạnh mẽ hơn nhiều so với công cụ C, thiếu một số tính năng so với công cụ PythonNếu có thể, gấu trúc sử dụng trình phân tích cú pháp C (được chỉ định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0698), nhưng nó có thể quay trở lại Python nếu các tùy chọn không được hỗ trợ bởi C được chỉ địnhHiện tại, các tùy chọn không được hỗ trợ bởi công cụ C và pyarrow bao gồm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0648 không phải là một ký tự đơn (e. g. dấu tách regex)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1500In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0689 với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1502
Chỉ định bất kỳ tùy chọn nào ở trên sẽ tạo ra một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1503 trừ khi công cụ python được chọn rõ ràng bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1504Các tùy chọn không được hỗ trợ bởi công cụ pyarrow không nằm trong danh sách trên bao gồm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0606In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9152In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1508In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0607In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1510In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0652In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1512In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1513>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9103In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1515>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0076In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1517>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9111In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1519In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
91In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0600>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9198In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1523>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0095In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1525
Chỉ định các tùy chọn này với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1526 sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527Đọc/ghi tập tin từ xaBạn có thể chuyển một URL để đọc hoặc ghi các tệp từ xa vào nhiều chức năng IO của gấu trúc - ví dụ sau đây cho thấy việc đọc tệp CSV In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
156Mới trong phiên bản 1. 3. 0 Tiêu đề tùy chỉnh có thể được gửi cùng với (các) yêu cầu HTTP bằng cách chuyển từ điển các ánh xạ giá trị khóa tiêu đề tới đối số từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1528 như được hiển thị bên dướiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
157Tất cả các URL không phải là tệp cục bộ hoặc (các) HTTP đều được xử lý bởi fsspec, nếu được cài đặt và các triển khai hệ thống tệp khác nhau của nó (bao gồm Amazon S3, Google Cloud, SSH, FTP, webHDFS…). Một số triển khai này sẽ yêu cầu cài đặt các gói bổ sung, ví dụ: URL S3 yêu cầu thư viện s3fs In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
158Khi xử lý các hệ thống lưu trữ từ xa, bạn có thể cần cấu hình bổ sung với các biến môi trường hoặc tệp cấu hình ở các vị trí đặc biệt. Ví dụ: để truy cập dữ liệu trong bộ chứa S3 của bạn, bạn sẽ cần xác định thông tin xác thực theo một trong một số cách được liệt kê trong phần. Điều này cũng đúng đối với một số phụ trợ lưu trữ và bạn nên theo các liên kết tại các triển khai được tích hợp trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1529 và cho những phụ trợ không có trong bản phân phối chính của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1529Bạn cũng có thể truyền tham số trực tiếp cho trình điều khiển phụ trợ. Ví dụ: nếu bạn không có thông tin đăng nhập S3, bạn vẫn có thể truy cập dữ liệu công khai bằng cách chỉ định một kết nối ẩn danh, chẳng hạn như Mới trong phiên bản 1. 2. 0 In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
159In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1529 cũng cho phép các URL phức tạp, để truy cập dữ liệu trong kho lưu trữ nén, bộ nhớ đệm cục bộ của tệp, v.v. Để lưu trữ cục bộ ví dụ trên, bạn sẽ sửa đổi lệnh gọi thànhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
170trong đó chúng tôi chỉ định rằng tham số “anon” có nghĩa là dành cho phần “s3” của quá trình triển khai, không dành cho việc triển khai bộ nhớ đệm. Lưu ý rằng bộ đệm này lưu trữ vào một thư mục tạm thời chỉ trong thời lượng của phiên, nhưng bạn cũng có thể chỉ định một cửa hàng vĩnh viễn Viết ra dữ liệuViết sang định dạng CSVCác đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 có một phương thức thể hiện In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1534 cho phép lưu trữ nội dung của đối tượng dưới dạng tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy. Hàm nhận một số đối số. Chỉ cái đầu tiên là bắt buộcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1535. Đường dẫn chuỗi đến tệp để ghi hoặc đối tượng tệp. Nếu một đối tượng tệp thì nó phải được mở bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1536In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0648. Dấu phân cách trường cho tệp đầu ra (mặc định là “,”)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1538. Biểu diễn chuỗi của một giá trị bị thiếu (mặc định ‘’)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1539. Định dạng chuỗi cho số dấu phẩy độngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540. Các cột để viết (mặc định Không có)>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084. Có viết tên cột hay không (mặc định là True)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542. có viết tên hàng (chỉ mục) hay không (mặc định là True)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1543. (Các) nhãn cột cho (các) cột chỉ mục nếu muốn. Nếu Không (mặc định) và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 là Đúng, thì tên chỉ mục được sử dụng. (Một trình tự nên được đưa ra nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 sử dụng MultiIndex)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0605. Chế độ ghi Python, mặc định 'w'>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9162. một chuỗi đại diện cho mã hóa để sử dụng nếu nội dung không phải ASCII, đối với các phiên bản Python trước 3In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1517. Chuỗi ký tự biểu thị kết thúc dòng (mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1550)>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0076. Đặt quy tắc trích dẫn như trong mô-đun csv (csv mặc định. QUOTE_MINIMAL). Lưu ý rằng nếu bạn đã đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1539 thì số float sẽ được chuyển đổi thành chuỗi và csv. QUOTE_NONNUMERIC sẽ coi chúng không phải là số>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075. Ký tự được sử dụng để trích dẫn các trường (mặc định là '”')>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0093. Kiểm soát trích dẫn của >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075 trong các trường (mặc định là Đúng)>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0094. Ký tự được sử dụng để thoát khỏi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0648 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0075 khi thích hợp (mặc định Không có)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90. Số hàng để viết tại một thời điểmIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1560. Định dạng chuỗi cho đối tượng ngày giờ
Viết một chuỗi định dạngĐối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 có một phương thức thể hiện In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1562 cho phép kiểm soát biểu diễn chuỗi của đối tượng. Tất cả các đối số là tùy chọnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1563 mặc định Không có, ví dụ đối tượng StringIOIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540 mặc định Không có, ghi cột nàoIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1565 mặc định Không có, chiều rộng tối thiểu của mỗi cộtIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1538 mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46, đại diện cho giá trị NAIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1568 mặc định Không có, một từ điển (theo cột) gồm các hàm, mỗi hàm nhận một đối số và trả về một chuỗi được định dạngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1539 mặc định Không có, một hàm nhận một đối số (float) duy nhất và trả về một chuỗi được định dạng; In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1571 mặc định là Đúng, được đặt thành Sai cho một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 có chỉ mục phân cấp để in mọi khóa MultiIndex ở mỗi hàngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1573 mặc định là True, sẽ in tên của các chỉ sốIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 mặc định là True, sẽ in chỉ mục (nghĩa là nhãn hàng)>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084 mặc định là True, sẽ in nhãn cộtIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1576 mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1577, sẽ in các tiêu đề cột căn trái hoặc căn phải
Đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62 cũng có phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1562, nhưng chỉ với các đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1563, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1538, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1539. Ngoài ra còn có một đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1583, nếu được đặt thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32, sẽ xuất thêm độ dài của Sê-riJSONĐọc và ghi các tệp và chuỗi định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1585Viết JSONMột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 có thể được chuyển đổi thành một chuỗi JSON hợp lệ. Sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1588 với các tham số tùy chọnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1535. tên đường dẫn hoặc bộ đệm để ghi đầu ra Đây có thể là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 trong trường hợp đó một chuỗi JSON được trả vềIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1591In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542các giá trị được phép là {____21594, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542}
In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540các giá trị được phép là { In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1594, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1703, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704}
Định dạng của chuỗi JSON In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1594dict như {chỉ mục -> [chỉ mục], cột -> [cột], dữ liệu -> [giá trị]} In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595danh sách như [{cột -> giá trị}, … , {cột -> giá trị}] In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542dict như {chỉ mục -> {cột -> giá trị}} In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540dict như {cột -> {chỉ mục -> giá trị}} In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1703chỉ mảng giá trị In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704tuân thủ Lược đồ bảng JSON In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1560. chuỗi, loại chuyển đổi ngày, 'epoch' cho dấu thời gian, 'iso' cho ISO8601In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1712. Số vị trí thập phân sẽ sử dụng khi mã hóa các giá trị dấu phẩy động, mặc định là 10In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1713. buộc chuỗi được mã hóa thành ASCII, mặc định là TrueIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1714. Đơn vị thời gian để mã hóa, chi phối dấu thời gian và độ chính xác ISO8601. Một trong số 's', 'ms', 'us' hoặc 'ns' tương ứng với giây, mili giây, micro giây và nano giây. 'ms' mặc địnhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1715. Trình xử lý để gọi nếu một đối tượng không thể được chuyển đổi sang định dạng phù hợp cho JSON. Nhận một đối số duy nhất, là đối tượng cần chuyển đổi và trả về một đối tượng có thể tuần tự hóaIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1716. Nếu định hướng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595 thì sẽ ghi từng bản ghi trên mỗi dòng dưới dạng json
Lưu ý In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
46's, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1719's và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 sẽ được chuyển đổi thành các đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1721 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9171 sẽ được chuyển đổi dựa trên các tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1560 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1714In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
171tùy chọn định hướngCó một số tùy chọn khác nhau cho định dạng của tệp/chuỗi JSON kết quả. Hãy xem xét những điều sau đây In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
172Định hướng theo cột (mặc định cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43) tuần tự hóa dữ liệu dưới dạng các đối tượng JSON lồng nhau với các nhãn cột đóng vai trò là chỉ mục chínhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
173Định hướng theo chỉ mục (mặc định cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62) tương tự như định hướng theo cột nhưng nhãn chỉ mục hiện là chínhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
174Định hướng bản ghi tuần tự hóa dữ liệu thành một mảng JSON của cột -> bản ghi giá trị, không bao gồm nhãn chỉ mục. Điều này hữu ích để truyền dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 tới các thư viện vẽ sơ đồ, ví dụ như thư viện JavaScript In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1730In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
175Định hướng giá trị là một tùy chọn cơ bản chỉ tuần tự hóa thành các mảng giá trị JSON lồng nhau, không bao gồm nhãn cột và chỉ mục In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
176Tuần tự hóa định hướng phân tách thành một đối tượng JSON chứa các mục nhập riêng biệt cho các giá trị, chỉ mục và cột. Tên cũng được bao gồm cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
177Bảng được định hướng tuần tự hóa thành Lược đồ bảng JSON, cho phép lưu giữ siêu dữ liệu bao gồm nhưng không giới hạn ở các tên chỉ mục và dtypes Ghi chú Bất kỳ tùy chọn định hướng nào mã hóa thành đối tượng JSON sẽ không duy trì thứ tự của nhãn chỉ mục và cột trong quá trình tuần tự hóa khứ hồi. Nếu bạn muốn duy trì thứ tự nhãn, hãy sử dụng tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1594 vì tùy chọn này sử dụng các thùng chứa được đặt hàngxử lý ngàyViết ở định dạng ngày ISO In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
178Viết ở định dạng ngày ISO, với micro giây In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
179Dấu thời gian Epoch, tính bằng giây In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
230Viết vào một tệp, với chỉ mục ngày và cột ngày In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
231hành vi dự phòngNếu trình nối tiếp JSON không thể xử lý trực tiếp nội dung vùng chứa, nó sẽ quay trở lại theo cách sau nếu dtype không được hỗ trợ (e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1733) thì In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1715, nếu được cung cấp, sẽ được gọi cho mỗi giá trị, nếu không thì một ngoại lệ sẽ được đưa ranếu một đối tượng không được hỗ trợ, nó sẽ cố gắng như sau kiểm tra xem đối tượng đã xác định phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1735 chưa và gọi nó. Một phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1735 sẽ trả về một >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0043, sau đó sẽ được tuần tự hóa JSONgọi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1715 nếu một cái được cung cấpchuyển đổi đối tượng thành >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0043 bằng cách duyệt qua nội dung của nó. Tuy nhiên, điều này thường sẽ thất bại với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1740 hoặc cho kết quả không mong muốn
Nói chung, cách tiếp cận tốt nhất cho các đối tượng hoặc dtypes không được hỗ trợ là cung cấp một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1715. Ví dụIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
232có thể được xử lý bằng cách chỉ định một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1715 đơn giảnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
233Đọc JSONĐọc một chuỗi JSON cho đối tượng pandas có thể nhận một số tham số. Trình phân tích cú pháp sẽ cố phân tích một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1744 không được cung cấp hoặc là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24. Để buộc phân tích cú pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62 một cách rõ ràng, hãy vượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1747In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
92. một chuỗi JSON HỢP LỆ hoặc xử lý tệp/StringIO. Chuỗi có thể là một URL. Lược đồ URL hợp lệ bao gồm http, ftp, S3 và tệp. Đối với các URL của tệp, một máy chủ lưu trữ được yêu cầu. Chẳng hạn, một tệp cục bộ có thể là tệp. // localhost/đường dẫn/đến/bảng. jsonIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1744. loại đối tượng cần khôi phục (sê-ri hoặc khung), 'khung' mặc địnhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1591Loạtmặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542các giá trị được phép là {____21594, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542}
Khung dữ liệumặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540các giá trị được phép là { In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1594, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1703, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704}
Định dạng của chuỗi JSON In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1594dict như {chỉ mục -> [chỉ mục], cột -> [cột], dữ liệu -> [giá trị]} In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595danh sách như [{cột -> giá trị}, … , {cột -> giá trị}] In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542dict như {chỉ mục -> {cột -> giá trị}} In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540dict như {cột -> {chỉ mục -> giá trị}} In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1703chỉ mảng giá trị In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704tuân thủ Lược đồ bảng JSON In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88. nếu Đúng, suy ra dtypes, nếu lệnh của cột thành dtype, thì sử dụng chúng, nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61, thì hoàn toàn không suy ra dtypes, mặc định là True, chỉ áp dụng cho dữ liệuIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1770. boolean, hãy thử chuyển đổi các trục thành các kiểu phù hợp, mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1772. một danh sách các cột để phân tích ngày tháng; In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1775. boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32. Nếu phân tích ngày, thì hãy phân tích các cột giống như ngày mặc địnhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1777. giải mã trực tiếp đến mảng NumPy. mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61; . Cũng lưu ý rằng thứ tự JSON PHẢI giống nhau cho mỗi thuật ngữ nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1779In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1780. boolean, mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61. Đặt để cho phép sử dụng hàm có độ chính xác cao hơn (strtod) khi giải mã chuỗi thành giá trị kép. Mặc định (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61) là sử dụng chức năng dựng sẵn nhanh nhưng kém chính xác hơnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1714. chuỗi, đơn vị dấu thời gian để phát hiện nếu chuyển đổi ngày. Mặc định Không có. Theo mặc định, độ chính xác của dấu thời gian sẽ được phát hiện, nếu điều này không được mong muốn thì hãy chuyển một trong số 's', 'ms', 'us' hoặc 'ns' để buộc độ chính xác của dấu thời gian thành giây, mili giây, micro giây hoặc nano giây tương ứngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1716. đọc tệp dưới dạng một đối tượng json trên mỗi dòng>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9162. Mã hóa sử dụng để giải mã byte py3In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90. khi được sử dụng kết hợp với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1787, hãy trả về một JsonReader đọc trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 dòng mỗi lần lặp
Trình phân tích cú pháp sẽ tăng một trong số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1789 nếu JSON không thể phân tích cú phápNếu một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1591 không mặc định đã được sử dụng khi mã hóa thành JSON, hãy chắc chắn chuyển tùy chọn tương tự ở đây để quá trình giải mã tạo ra kết quả hợp lý, hãy xem để biết tổng quanChuyển đổi dữ liệuGiá trị mặc định của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1791, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1792 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1793 sẽ cố phân tích cú pháp các trục và tất cả dữ liệu thành các loại thích hợp, bao gồm cả ngày tháng. Nếu bạn cần ghi đè lên các loại cụ thể, hãy chuyển lệnh tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88. Chỉ nên đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1770 thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61 nếu bạn cần giữ nguyên các số dạng chuỗi (e. g. '1', '2') trong một trụcGhi chú Giá trị số nguyên lớn có thể được chuyển đổi thành ngày nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1793 và dữ liệu và/hoặc nhãn cột xuất hiện 'giống như ngày tháng'. Ngưỡng chính xác phụ thuộc vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1714 được chỉ định. 'giống ngày' có nghĩa là nhãn cột đáp ứng một trong các tiêu chí saunó kết thúc bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1799nó kết thúc bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2300nó bắt đầu bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2301đó là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2302đó là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2303
Cảnh báo Khi đọc dữ liệu JSON, việc tự động ép buộc vào dtypes có một số điều kỳ quặc một chỉ mục có thể được xây dựng lại theo thứ tự khác với thứ tự tuần tự hóa, nghĩa là thứ tự trả về không được đảm bảo giống như trước khi tuần tự hóa một cột có dữ liệu ________ 20611 sẽ được chuyển đổi thành ________ 20613 nếu nó có thể được thực hiện một cách an toàn, e. g. một cột của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2306các cột bool sẽ được chuyển đổi thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0613 khi xây dựng lại
Do đó, có những lúc bạn có thể muốn chỉ định các kiểu dữ liệu cụ thể thông qua đối số từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88Đọc từ một chuỗi JSON In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
234Đọc từ một tập tin In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
235Không chuyển đổi bất kỳ dữ liệu nào (nhưng vẫn chuyển đổi trục và ngày tháng) In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
236Chỉ định dtypes để chuyển đổi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
237Giữ nguyên chỉ số chuỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
238Ngày được viết bằng nano giây cần được đọc lại bằng nano giây In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
239tham số NumpyGhi chú Thông số này không được dùng nữa kể từ phiên bản 1. 0. 0 và sẽ tăng một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2309Điều này chỉ hỗ trợ dữ liệu số. Nhãn chỉ mục và cột có thể không phải là số, e. g. chuỗi, ngày vv Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1779 được chuyển đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2311, một nỗ lực sẽ được thực hiện để đánh hơi một loại dtype thích hợp trong quá trình khử lưu huỳnh và sau đó giải mã trực tiếp thành mảng NumPy, bỏ qua nhu cầu về các đối tượng Python trung gianĐiều này có thể cung cấp khả năng tăng tốc nếu bạn đang giải tuần tự hóa một lượng lớn dữ liệu số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
500In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
501In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
502Việc tăng tốc ít được chú ý hơn đối với các bộ dữ liệu nhỏ hơn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
503In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
504In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
505Cảnh báo Giải mã NumPy trực tiếp đưa ra một số giả định và có thể thất bại hoặc tạo ra kết quả không mong muốn nếu những giả định này không được thỏa mãn dữ liệu là số dữ liệu thống nhất. dtype được đánh hơi từ giá trị đầu tiên được giải mã. Một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527 có thể được nâng lên hoặc đầu ra không chính xác có thể được tạo ra nếu điều kiện này không được đáp ứngnhãn được đặt hàng. Nhãn chỉ được đọc từ vùng chứa đầu tiên, giả định rằng mỗi hàng/cột tiếp theo đã được mã hóa theo cùng một thứ tự. Điều này sẽ được đáp ứng nếu dữ liệu được mã hóa bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1588 nhưng có thể không đúng nếu JSON đến từ một nguồn khác
bình thường hóagấu trúc cung cấp một chức năng tiện ích để lấy một lệnh hoặc danh sách các lệnh và chuẩn hóa dữ liệu bán cấu trúc này thành một bảng phẳng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
506In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
507Tham số max_level cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn đối với mức kết thúc quá trình chuẩn hóa. Với max_level=1, đoạn mã sau sẽ chuẩn hóa cho đến cấp độ lồng nhau đầu tiên của lệnh được cung cấp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
508json được phân cách bằng dònggấu trúc có thể đọc và ghi các tệp json được phân tách bằng dòng phổ biến trong các quy trình xử lý dữ liệu bằng Hadoop hoặc Spark Đối với các tệp json được phân tách bằng dòng, gấu trúc cũng có thể trả về một trình vòng lặp đọc theo dòng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 cùng một lúc. Điều này có thể hữu ích cho các tệp lớn hoặc để đọc từ một luồngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
509Lược đồ bảngLược đồ bảng là một thông số kỹ thuật để mô tả các bộ dữ liệu dạng bảng dưới dạng đối tượng JSON. JSON bao gồm thông tin về tên trường, loại và các thuộc tính khác. Bạn có thể sử dụng định hướng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704 để tạo chuỗi JSON có hai trường, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2316 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
56In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
510Trường In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2316 chứa khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2319, chính khóa này chứa danh sách tên cột để nhập các cặp, bao gồm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2320 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 (xem bên dưới để biết danh sách các loại). Trường In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2316 cũng chứa trường In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2323 nếu chỉ mục (Đa) là duy nhấtTrường thứ hai, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
56, chứa dữ liệu được đánh số theo thứ tự với định hướng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1595. Chỉ mục được bao gồm và mọi thời gian biểu đều được định dạng ISO 8601, theo yêu cầu của thông số Lược đồ bảngDanh sách đầy đủ các loại được hỗ trợ được mô tả trong thông số Lược đồ bảng. Bảng này hiển thị ánh xạ từ các loại gấu trúc loại gấu trúc Loại lược đồ bảng int64 số nguyên phao64 con số bool boolean ngày giờ64[ns] ngày giờ timedelta64[ns] khoảng thời gian phân loại không tí nào vật str Một vài lưu ý về lược đồ bảng được tạo Đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2316 chứa trường In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2327. Phần này chứa phiên bản phương ngữ của gấu trúc của lược đồ và sẽ được tăng lên sau mỗi lần sửa đổiTất cả các ngày được chuyển đổi thành UTC khi tuần tự hóa. Ngay cả các giá trị ngây thơ của múi giờ, được coi là UTC với độ lệch là 0 In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
511ngày giờ có múi giờ (trước khi sắp xếp theo thứ tự), bao gồm trường bổ sung In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2328 với tên múi giờ (e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2329)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
512Các khoảng thời gian được chuyển đổi thành dấu thời gian trước khi tuần tự hóa và do đó có cùng hành vi được chuyển đổi thành UTC. Ngoài ra, các khoảng thời gian sẽ chứa và trường bổ sung In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2330 với tần suất của khoảng thời gian, e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2331In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
513Phân loại sử dụng loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2332 và ràng buộc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2333 liệt kê tập hợp các giá trị có thể. Ngoài ra, một trường In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2334 được bao gồmIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
514Trường In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2323, chứa một mảng nhãn, được bao gồm nếu chỉ mục là duy nhấtIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
515Hành vi của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2323 giống với MultiIndexes, nhưng trong trường hợp này, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2323 là một mảngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
516Việc đặt tên mặc định đại khái tuân theo các quy tắc này Đối với sê-ri, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2338 được sử dụng. Nếu không, thì tên là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1703Đối với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2340, phiên bản chuỗi hóa của tên cột được sử dụngĐối với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2320 (không phải In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676), In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2343 được sử dụng, với giá trị dự phòng là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 nếu không cóĐối với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2346 được sử dụng. Nếu cấp độ nào không có tên thì sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2347
In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2311 cũng chấp nhận In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2349 làm đối số. Điều này cho phép duy trì siêu dữ liệu như dtypes và tên chỉ mục theo cách có thể lặp lạiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
517
Xin lưu ý rằng chuỗi ký tự 'chỉ mục' làm tên của một không thể quay tròn, cũng như không có bất kỳ tên nào bắt đầu bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2351 trong một. Chúng được sử dụng theo mặc định để chỉ ra các giá trị bị thiếu và lần đọc tiếp theo không thể phân biệt ý địnhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
518Khi sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2349 cùng với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2355 do người dùng xác định, lược đồ được tạo sẽ chứa khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2356 bổ sung trong phần tử In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2319 tương ứng. Khóa bổ sung này không phải là tiêu chuẩn nhưng kích hoạt các vòng lặp JSON cho các loại tiện ích mở rộng (e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2358)Khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2356 mang tên của tiện ích mở rộng, nếu bạn đã đăng ký đúng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2360, pandas sẽ sử dụng tên đã nói để thực hiện tra cứu sổ đăng ký và chuyển đổi lại dữ liệu được tuần tự hóa thành dtype tùy chỉnh của bạnHTMLĐọc nội dung HTMLCảnh báo Chúng tôi đặc biệt khuyến khích bạn đọc phần bên dưới về các vấn đề xung quanh trình phân tích cú pháp BeautifulSoup4/html5lib/lxml Hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2361 cấp cao nhất có thể chấp nhận chuỗi/tệp/URL HTML và sẽ phân tích các bảng HTML thành danh sách gấu trúc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2340. Hãy xem xét một vài ví dụGhi chú In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2363 trả về một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2364 trong số các đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43, ngay cả khi chỉ có một bảng duy nhất chứa trong nội dung HTMLĐọc một URL không có tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
519Ghi chú Dữ liệu từ URL trên thay đổi vào thứ Hai hàng tuần nên dữ liệu kết quả ở trên có thể hơi khác một chút Đọc nội dung của tệp từ URL trên và chuyển nó tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2363 dưới dạng chuỗiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
520Bạn thậm chí có thể vượt qua một trường hợp của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
11 nếu bạn mong muốnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
521Ghi chú Các ví dụ sau đây không được trình đánh giá IPython chạy do thực tế là có quá nhiều chức năng truy cập mạng làm chậm quá trình xây dựng tài liệu. Nếu bạn phát hiện lỗi hoặc một ví dụ không chạy, vui lòng báo cáo lỗi đó trên trang vấn đề GitHub của gấu trúc Đọc một URL và khớp với một bảng có chứa văn bản cụ thể In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
522Chỉ định một hàng tiêu đề (theo mặc định, các phần tử In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2368 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2369 nằm trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2370 được sử dụng để tạo chỉ mục cột, nếu nhiều hàng được chứa trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2370 thì MultiIndex được tạo); In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
523Chỉ định một cột chỉ mục In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
524Chỉ định một số hàng để bỏ qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
525Chỉ định một số hàng để bỏ qua bằng cách sử dụng danh sách ( In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2373 cũng hoạt động)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
526Chỉ định một thuộc tính HTML In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
527Chỉ định các giá trị sẽ được chuyển đổi thành NaN In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
528Chỉ định có giữ bộ giá trị NaN mặc định hay không In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
529Chỉ định bộ chuyển đổi cho các cột. Điều này hữu ích cho dữ liệu văn bản số có số 0 đứng đầu. Theo mặc định, các cột là số được chuyển thành kiểu số và các số 0 ở đầu sẽ bị mất. Để tránh điều này, chúng ta có thể chuyển đổi các cột này thành chuỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
530Sử dụng một số kết hợp ở trên In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
531Đọc ở đầu ra pandas In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2374 (với một số mất độ chính xác của dấu phẩy động)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
532Chương trình phụ trợ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2375 sẽ phát sinh lỗi khi phân tích cú pháp không thành công nếu đó là trình phân tích cú pháp duy nhất bạn cung cấp. Nếu bạn chỉ có một trình phân tích cú pháp duy nhất, bạn có thể chỉ cung cấp một chuỗi, nhưng cách tốt nhất là chuyển một danh sách bằng một chuỗi nếu, ví dụ, hàm mong đợi một chuỗi các chuỗi. Bạn có thể sử dụngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
533Hoặc bạn có thể vượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2376 mà không cần danh sáchIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
534Tuy nhiên, nếu bạn đã cài đặt bs4 và html5lib và vượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2378 thì rất có thể quá trình phân tích cú pháp sẽ thành công. Lưu ý rằng ngay sau khi phân tích cú pháp thành công, hàm sẽ trả vềIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
535Liên kết có thể được trích xuất từ các ô cùng với văn bản bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2379In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
536Mới trong phiên bản 1. 5. 0 Ghi vào tệp HTMLCác đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 có một phương thức thể hiện In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2374 hiển thị nội dung của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 dưới dạng bảng HTML. Các đối số của hàm như trong phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1562 được mô tả ở trênGhi chú Không phải tất cả các tùy chọn có thể có cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2384 đều được hiển thị ở đây vì lý do ngắn gọn. Xem In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2385 để biết đầy đủ các tùy chọnGhi chú Trong môi trường hỗ trợ hiển thị HTML như Jupyter Notebook, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2386 sẽ hiển thị HTML thô vào môi trườngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
537Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540 sẽ giới hạn các cột được hiển thịIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
538In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1539 lấy một Python có thể gọi được để kiểm soát độ chính xác của các giá trị dấu phẩy độngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
539In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2389 sẽ làm cho các nhãn hàng được in đậm theo mặc định, nhưng bạn có thể tắt tính năng nàyIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
540Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2390 cung cấp khả năng cung cấp các lớp CSS của bảng HTML kết quả. Lưu ý rằng các lớp này được thêm vào lớp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2391 hiện cóIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
541Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2392 cung cấp khả năng thêm siêu liên kết vào các ô chứa URLIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
542Finally, the In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2393 argument allows you to control whether the “<”, “>” and “&” characters escaped in the resulting HTML (by default it is In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32). So to get the HTML without escaped characters pass In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2395In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
543trốn thoát In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
544không thoát In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
545Ghi chú Một số trình duyệt có thể không hiển thị sự khác biệt trong kết xuất của hai bảng HTML trước đó Phân tích cú pháp bảng HTML GotchasCó một số vấn đề về phiên bản xung quanh các thư viện được sử dụng để phân tích cú pháp các bảng HTML trong chức năng pandas io cấp cao nhất In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2363Các vấn đề với lxml Những lợi ích
nhược điểm lxml không đưa ra bất kỳ đảm bảo nào về kết quả phân tích cú pháp của nó trừ khi nó được đưa ra Theo những điều trên, chúng tôi đã chọn cho phép bạn, người dùng, sử dụng phần phụ trợ lxml, nhưng phần phụ trợ này sẽ sử dụng html5lib nếu lxml không thể phân tích cú pháp Do đó, chúng tôi khuyên bạn nên cài đặt cả BeautifulSoup4 và html5lib để bạn vẫn nhận được kết quả hợp lệ (miễn là mọi thứ khác đều hợp lệ) ngay cả khi lxml không thành công
Sự cố với BeautifulSoup4 khi sử dụng lxml làm phụ trợ Sự cố với BeautifulSoup4 khi sử dụng html5lib làm phụ trợ Những lợi ích html5lib nhẹ nhàng hơn nhiều so với lxml và do đó xử lý đánh dấu trong đời thực theo cách lành mạnh hơn nhiều thay vì chỉ, e. g. , loại bỏ một phần tử mà không thông báo cho bạn html5lib tự động tạo đánh dấu HTML5 hợp lệ từ đánh dấu không hợp lệ. Điều này cực kỳ quan trọng để phân tích cú pháp các bảng HTML, vì nó đảm bảo một tài liệu hợp lệ. Tuy nhiên, điều đó KHÔNG có nghĩa là nó “đúng”, vì quá trình sửa lỗi đánh dấu không có một định nghĩa duy nhất html5lib là Python thuần túy và không yêu cầu các bước xây dựng bổ sung ngoài cài đặt của chính nó
nhược điểm Hạn chế lớn nhất khi sử dụng html5lib là nó chậm như mật mía. Tuy nhiên, hãy xem xét thực tế là nhiều bảng trên web không đủ lớn để thời gian chạy thuật toán phân tích cú pháp trở nên quan trọng. Nhiều khả năng nút cổ chai sẽ nằm trong quá trình đọc văn bản thô từ URL trên web, tôi. e. , IO (đầu vào-đầu ra). Đối với các bảng rất lớn, điều này có thể không đúng
Mủ cao suMới trong phiên bản 1. 3. 0 Hiện tại không có phương thức đọc từ LaTeX, chỉ có phương thức xuất Ghi vào tệp LaTeXGhi chú Các đối tượng DataFrame và Styler hiện có phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2397. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng Styler. phương thức to_latex() trên DataFrame. to_latex() do tính linh hoạt cao hơn của cái trước với kiểu dáng có điều kiện và khả năng không dùng nữa trong tương lai của cái sau. Xem lại tài liệu về Styler. to_latex , cung cấp các ví dụ về kiểu dáng có điều kiện và giải thích hoạt động của các đối số từ khóa của nó. Đối với ứng dụng đơn giản, mẫu sau là đủ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
546Để định dạng giá trị trước khi xuất, hãy xâu chuỗi Styler. định dạng phương thức. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
547XMLĐọc XMLMới trong phiên bản 1. 3. 0 Hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2398 cấp cao nhất có thể chấp nhận một chuỗi/tệp/URL XML và sẽ phân tích các nút và thuộc tính thành một con gấu trúc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43Ghi chú Vì không có cấu trúc XML tiêu chuẩn mà các kiểu thiết kế có thể thay đổi theo nhiều cách, nên In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5000 hoạt động tốt nhất với các phiên bản nông, phẳng hơn. Nếu một tài liệu XML được lồng sâu, hãy sử dụng tính năng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5001 để chuyển đổi XML thành một phiên bản phẳng hơnHãy xem xét một vài ví dụ Đọc một chuỗi XML In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
548Đọc một URL không có tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
549Đọc trong nội dung của “sách. xml” và chuyển nó tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5000 dưới dạng một chuỗiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
550Đọc trong nội dung của “sách. xml” như ví dụ của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
11 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5004 và chuyển nó tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5000In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
551In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
552Thậm chí đọc XML từ các bộ chứa AWS S3, chẳng hạn như NIH NCBI PMC Article Datasets cung cấp Tạp chí Khoa học Đời sống và Y sinh In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
553Với lxml là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5006 mặc định, bạn truy cập thư viện XML đầy đủ tính năng mở rộng API ElementTree của Python. Một công cụ mạnh mẽ là khả năng truy vấn các nút một cách có chọn lọc hoặc có điều kiện với XPath biểu cảm hơnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
554Chỉ định các phần tử hoặc chỉ các thuộc tính để phân tích cú pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
555In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
556Tài liệu XML có thể có không gian tên có tiền tố và không gian tên mặc định không có tiền tố, cả hai đều được biểu thị bằng một thuộc tính đặc biệt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5007. Để phân tích cú pháp theo nút trong ngữ cảnh không gian tên, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5008 phải tham chiếu tiền tốVí dụ: XML bên dưới chứa một không gian tên có tiền tố, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5009 và URI tại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5010. Để phân tích cú pháp các nút In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5011, phải sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5012In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
557Tương tự, một tài liệu XML có thể có một không gian tên mặc định không có tiền tố. Không gán tiền tố tạm thời sẽ không trả về nút nào và tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527. Nhưng việc gán bất kỳ tên tạm thời nào để sửa URI cho phép phân tích cú pháp theo các nútIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
558Tuy nhiên, nếu XPath không tham chiếu đến các tên nút như mặc định, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5014, thì không cần phải có In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5012Với lxml làm trình phân tích cú pháp, bạn có thể làm phẳng các tài liệu XML lồng nhau bằng tập lệnh XSLT, tập lệnh này cũng có thể là các loại chuỗi/tệp/URL. Về cơ bản, XSLT là một ngôn ngữ có mục đích đặc biệt được viết trong một tệp XML đặc biệt có thể chuyển đổi các tài liệu XML gốc thành XML, HTML khác, thậm chí cả văn bản (CSV, JSON, v.v. ) sử dụng bộ xử lý XSLT Ví dụ: hãy xem xét cấu trúc hơi lồng nhau này của Chicago “L” Rides trong đó các phần tử nhà ga và chuyến đi gói gọn dữ liệu trong các phần riêng của chúng. Với XSLT bên dưới, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2375 có thể chuyển đổi tài liệu lồng nhau ban đầu thành đầu ra phẳng hơn (như minh họa bên dưới) để phân tích cú pháp dễ dàng hơn thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
559Đối với các tệp XML rất lớn có thể từ hàng trăm megabyte đến gigabyte, hỗ trợ phân tích cú pháp các tệp có kích thước lớn như vậy bằng cách sử dụng và đó là các phương pháp tiết kiệm bộ nhớ để lặp qua cây XML và trích xuất các phần tử và thuộc tính cụ thể. mà không giữ toàn bộ cây trong bộ nhớ Mới trong phiên bản 1. 5. 0
Để sử dụng tính năng này, bạn phải chuyển đường dẫn tệp XML vật lý vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5000 và sử dụng đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5020. Các tệp không được nén hoặc trỏ đến các nguồn trực tuyến mà được lưu trữ trên đĩa cục bộ. Ngoài ra, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5020 phải là một từ điển trong đó khóa là các nút lặp lại trong tài liệu (trở thành các hàng) và giá trị là danh sách của bất kỳ phần tử hoặc thuộc tính nào là hậu duệ (i. e. , con, cháu) của nút lặp. Vì XPath không được sử dụng trong phương pháp này, nên các hậu duệ không cần chia sẻ cùng mối quan hệ với nhau. Dưới đây cho thấy ví dụ về việc đọc trong kết xuất dữ liệu bài viết mới nhất rất lớn (12 GB+) của WikipediaIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
560Viết XMLMới trong phiên bản 1. 3. 0 Các đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 có một phương thức thể hiện In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5023 hiển thị nội dung của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 dưới dạng tài liệu XMLGhi chú Phương thức này không hỗ trợ các thuộc tính đặc biệt của XML bao gồm lược đồ DTD, CData, XSD, hướng dẫn xử lý, nhận xét và các thuộc tính khác. Chỉ các không gian tên ở cấp cơ sở được hỗ trợ. Tuy nhiên, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5001 cho phép thay đổi thiết kế sau khi xuất ban đầuHãy xem xét một vài ví dụ Viết một XML không có tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
561Viết một XML với gốc và tên hàng mới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
562Viết một XML tập trung vào thuộc tính In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
563Viết hỗn hợp các phần tử và thuộc tính In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
564Bất kỳ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2340 nào có các cột phân cấp sẽ được làm phẳng cho các tên thành phần XML với các mức được phân tách bằng dấu gạch dướiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
565Viết một XML với không gian tên mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
566Viết một XML với tiền tố không gian tên In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
567Viết một XML mà không cần khai báo hoặc in đẹp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
568Viết một XML và chuyển đổi với biểu định kiểu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
569Ghi chú cuối cùng của XMLTất cả các tài liệu XML tuân thủ các thông số kỹ thuật của W3C. Cả hai trình phân tích cú pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5027 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2375 sẽ không thể phân tích cú pháp bất kỳ tài liệu đánh dấu nào không đúng định dạng hoặc tuân theo các quy tắc cú pháp XML. Xin lưu ý rằng HTML không phải là một tài liệu XML trừ khi nó tuân theo các thông số kỹ thuật của XHTML. Tuy nhiên, các loại đánh dấu phổ biến khác bao gồm KML, XAML, RSS, MusicML, MathML là các lược đồ XML tuân thủVì lý do trên, nếu ứng dụng của bạn xây dựng XML trước khi hoạt động với gấu trúc, hãy sử dụng các thư viện DOM thích hợp như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5027 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2375 để xây dựng tài liệu cần thiết chứ không phải bằng cách nối chuỗi hoặc điều chỉnh biểu thức chính quy. Luôn nhớ rằng XML là một tệp văn bản đặc biệt với các quy tắc đánh dấuVới các tệp XML rất lớn (vài trăm MB đến GB), XPath và XSLT có thể trở thành các hoạt động sử dụng nhiều bộ nhớ. Đảm bảo có đủ RAM khả dụng để đọc và ghi vào các tệp XML lớn (khoảng gấp 5 lần kích thước văn bản) Vì XSLT là một ngôn ngữ lập trình nên hãy thận trọng khi sử dụng nó vì các tập lệnh như vậy có thể gây rủi ro bảo mật trong môi trường của bạn và có thể chạy các thao tác đệ quy lớn hoặc vô hạn. Luôn kiểm tra tập lệnh trên các đoạn nhỏ trước khi chạy đầy đủ Trình phân tích cú pháp etree hỗ trợ tất cả chức năng của cả In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5000 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5023 ngoại trừ XPath phức tạp và bất kỳ XSLT nào. Mặc dù bị hạn chế về tính năng, nhưng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5027 vẫn là trình phân tích cú pháp và trình tạo cây đáng tin cậy và có khả năng. Hiệu suất của nó có thể theo sau In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2375 ở một mức độ nhất định đối với các tệp lớn hơn nhưng tương đối khó nhận thấy đối với các tệp có kích thước vừa và nhỏ
tập tin excelPhương pháp này có thể đọc các tệp Excel 2007+ ( In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036) bằng cách sử dụng mô-đun Python In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5037. Có thể đọc tệp Excel 2003 (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5038) bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5039. Có thể đọc các tệp Excel nhị phân (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5040) bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5041. Phương thức cá thể được sử dụng để lưu một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 vào Excel. Nói chung ngữ nghĩa tương tự như làm việc với dữ liệu. Xem một số chiến lược nâng caoCảnh báo Gói xlwt để viết các tệp excel In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5038 kiểu cũ không còn được duy trì. Gói xlrd hiện chỉ dành để đọc các tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5038 kiểu cũTrước gấu trúc 1. 3. 0, đối số mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5046 sẽ dẫn đến việc sử dụng công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5039 trong nhiều trường hợp, bao gồm các tệp Excel 2007+ (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036) mới. gấu trúc bây giờ sẽ mặc định sử dụng công cụ openpyxlBạn nên cài đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5037 để đọc các tệp Excel 2007+ (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036). Vui lòng không báo cáo sự cố khi sử dụng ``xlrd`` để đọc ``. tập tin xlsx``. Điều này không còn được hỗ trợ, thay vào đó hãy chuyển sang sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5037Cố gắng sử dụng công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5053 sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2309 trừ khi tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5055 được đặt thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5056. Mặc dù tùy chọn này hiện không được dùng nữa và cũng sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2309, tùy chọn này có thể được đặt trên toàn cầu và cảnh báo bị chặn. Thay vào đó, người dùng nên viết các tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036 bằng công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5037Đọc tệp ExcelTrong trường hợp sử dụng cơ bản nhất, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5060 có đường dẫn đến tệp Excel và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5061 cho biết trang tính nào cần phân tích cú phápIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
570lớp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5062Để tạo điều kiện làm việc với nhiều trang tính từ cùng một tệp, lớp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5062 có thể được sử dụng để ngắt tệp và có thể được chuyển vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5060 Sẽ có lợi về hiệu suất khi đọc nhiều trang tính vì tệp chỉ được đọc vào bộ nhớ một lầnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
571Lớp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5062 cũng có thể được sử dụng làm trình quản lý ngữ cảnhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
572Thuộc tính In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5066 sẽ tạo danh sách tên trang tính trong tệpTrường hợp sử dụng chính cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5062 đang phân tích cú pháp nhiều trang tính với các tham số khác nhauIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
573Lưu ý rằng nếu các tham số phân tích cú pháp giống nhau được sử dụng cho tất cả các trang tính, danh sách tên trang tính có thể được chuyển đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5060 mà không làm giảm hiệu suấtIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
574In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5062 cũng có thể được gọi với đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5070 làm tham số. Điều này cho phép người dùng kiểm soát cách đọc tệp excel. Ví dụ: các trang tính có thể được tải theo yêu cầu bằng cách gọi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5071 với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5072In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
575Chỉ định trang tínhGhi chú Đối số thứ hai là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5061, đừng nhầm lẫn với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5074Ghi chú Thuộc tính của ExcelFile In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5066 cung cấp quyền truy cập vào danh sách các trang tínhCác đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5061 cho phép chỉ định trang tính hoặc trang tính để đọcGiá trị mặc định cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5061 là 0, cho biết đã đọc trang đầu tiênTruyền một chuỗi để chỉ tên của một trang tính cụ thể trong sổ làm việc Truyền một số nguyên để chỉ chỉ mục của một trang tính. Các chỉ số tuân theo quy ước Python, bắt đầu từ 0 Truyền một danh sách các chuỗi hoặc số nguyên để trả về một từ điển gồm các trang tính được chỉ định Vượt qua một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 để trả lại một từ điển của tất cả các tờ có sẵn
In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
576Sử dụng chỉ mục trang tính In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
577Sử dụng tất cả các giá trị mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
578Sử dụng Không để có được tất cả các tờ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
579Sử dụng danh sách để lấy nhiều trang tính In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
580In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5060 có thể đọc nhiều trang tính, bằng cách đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5061 thành danh sách tên trang tính, danh sách vị trí trang tính hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 để đọc tất cả các trang tính. Các trang tính có thể được chỉ định theo chỉ mục trang tính hoặc tên trang tính, sử dụng một số nguyên hoặc chuỗi tương ứngĐọc một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5060 có thể đọc chỉ mục In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 bằng cách chuyển danh sách các cột tới >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 và cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 bằng cách chuyển danh sách các hàng tới >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540 có tên cấp độ được đánh số thứ tự, những tên này cũng sẽ được đọc bằng cách chỉ định các hàng/cột tạo nên cấp độVí dụ: để đọc trong chỉ mục In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 không có tênIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
581Nếu chỉ mục có tên cấp độ, chúng cũng sẽ được phân tích cú pháp, sử dụng cùng tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
582Nếu tệp nguồn có cả chỉ mục và cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676, các danh sách chỉ định từng cột sẽ được chuyển đến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 và >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0084In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
583Các giá trị bị thiếu trong các cột được chỉ định trong >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164 sẽ được điền chuyển tiếp để cho phép thực hiện quay vòng với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5095 cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5096. Để tránh điền tiếp các giá trị còn thiếu, hãy sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5097 sau khi đọc dữ liệu thay vì >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9164Phân tích các cột cụ thểThường xảy ra trường hợp người dùng sẽ chèn các cột để thực hiện các phép tính tạm thời trong Excel và bạn có thể không muốn đọc trong các cột đó. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5060 lấy một từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 để cho phép bạn chỉ định một tập hợp con các cột để phân tích cú phápThay đổi trong phiên bản 1. 0. 0 Việc nhập một số nguyên cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 sẽ không còn hiệu quả. Thay vào đó, vui lòng chuyển vào danh sách các số nguyên từ 0 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47Bạn có thể chỉ định một tập hợp các cột và phạm vi Excel được phân tách bằng dấu phẩy dưới dạng một chuỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
584Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 là một danh sách các số nguyên, thì nó được coi là chỉ mục cột tệp được phân tích cú phápIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
585Thứ tự phần tử bị bỏ qua, vì vậy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
54 giống như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
55Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 là một danh sách các chuỗi, giả định rằng mỗi chuỗi tương ứng với một tên cột do người dùng cung cấp trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
49 hoặc được suy ra từ (các) hàng tiêu đề tài liệu. Các chuỗi đó xác định cột nào sẽ được phân tích cú phápIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
586Thứ tự phần tử bị bỏ qua, vì vậy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5108 giống như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5109Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 có thể gọi được, thì hàm có thể gọi được sẽ được đánh giá dựa trên tên cột, trả về các tên mà hàm có thể gọi được đánh giá là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
587Ngày phân tích cú phápCác giá trị giống như ngày giờ thường được tự động chuyển đổi thành dtype thích hợp khi đọc tệp excel. Nhưng nếu bạn có một cột gồm các chuỗi trông giống như ngày tháng (nhưng không thực sự được định dạng là ngày tháng trong excel), bạn có thể sử dụng từ khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9169 để phân tích cú pháp các chuỗi đó thành ngày giờIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
588bộ chuyển đổi tế bàoCó thể chuyển đổi nội dung của các ô Excel thông qua tùy chọn >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9111. Chẳng hạn, để chuyển đổi một cột thành booleanIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
589Tùy chọn này xử lý các giá trị bị thiếu và coi các ngoại lệ trong bộ chuyển đổi là dữ liệu bị thiếu. Các phép biến đổi được áp dụng theo từng ô chứ không phải cho toàn bộ cột, do đó, kiểu mảng không được đảm bảo. Chẳng hạn, một cột gồm các số nguyên có giá trị bị thiếu không thể được chuyển đổi thành một mảng có kiểu số nguyên, vì NaN hoàn toàn là một số float. Bạn có thể che giấu dữ liệu bị thiếu theo cách thủ công để khôi phục số nguyên dtype In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
590Thông số kỹ thuật loại DLà một giải pháp thay thế cho bộ chuyển đổi, loại cho toàn bộ cột có thể được chỉ định bằng cách sử dụng từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88, từ điển ánh xạ tên cột cho các loại. Để diễn giải dữ liệu không có kiểu suy luận, hãy sử dụng kiểu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
15 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
72In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
591Viết file ExcelGhi tệp Excel vào đĩaĐể ghi một đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 vào một trang tính của tệp Excel, bạn có thể sử dụng phương thức đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5095. Các đối số phần lớn giống như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1534 được mô tả ở trên, đối số đầu tiên là tên của tệp excel và đối số thứ hai tùy chọn là tên của trang tính mà In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 sẽ được viết. Ví dụIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
592Các tệp có phần mở rộng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5038 sẽ được ghi bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5053 và những tệp có phần mở rộng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036 sẽ được ghi bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5124 (nếu có) hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5037In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 sẽ được viết theo cách cố gắng bắt chước đầu ra REPL. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1543 sẽ được đặt ở hàng thứ hai thay vì hàng đầu tiên. Bạn có thể đặt nó ở hàng đầu tiên bằng cách đặt tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5128 trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5042 thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
593Để viết riêng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2340 vào các trang riêng biệt trong một tệp Excel, người ta có thể chuyển một số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5132In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
594Ghi tệp Excel vào bộ nhớgấu trúc hỗ trợ ghi tệp Excel vào các đối tượng giống như bộ đệm, chẳng hạn như In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
11 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5004 bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5132In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
595Ghi chú In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5136 là tùy chọn nhưng nên dùng. Đặt công cụ xác định phiên bản sổ làm việc được tạo. Đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5137 sẽ tạo sổ làm việc định dạng Excel 2003 (xls). Sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5138 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5139 sẽ tạo sổ làm việc định dạng Excel 2007 (xlsx). Nếu bỏ qua, sổ làm việc có định dạng Excel 2007 sẽ được tạoCông cụ viết ExcelKhông dùng nữa kể từ phiên bản 1. 2. 0. Vì gói xlwt không còn được duy trì, công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5053 sẽ bị xóa khỏi phiên bản pandas trong tương lai. Đây là công cụ duy nhất trong gấu trúc hỗ trợ ghi vào tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5038. gấu trúc chọn một trình soạn thảo Excel thông qua hai phương pháp đối số từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5136phần mở rộng tên tệp (thông qua mặc định được chỉ định trong tùy chọn cấu hình)
Theo mặc định, pandas sử dụng XlsxWriter cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036, openpyxl cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5144 và xlwt cho các tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5038. Nếu bạn đã cài đặt nhiều công cụ, bạn có thể đặt công cụ mặc định thông qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5146 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5055. gấu trúc sẽ quay trở lại openpyxl cho các tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5036 nếu không có XlsxwriterĐể chỉ định bạn muốn sử dụng trình soạn thảo nào, bạn có thể chuyển đối số từ khóa công cụ tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5095 và tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5132. Các động cơ tích hợp làIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5037. phiên bản 2. 4 hoặc cao hơn là bắt buộcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5124In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5053
In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
596Phong cách và định dạngGiao diện của bảng tính Excel được tạo từ gấu trúc có thể được sửa đổi bằng cách sử dụng các tham số sau trên phương pháp ________ 55095 của ________ 243 In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1539. Chuỗi định dạng cho số dấu phẩy động (mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5158. Một bộ gồm hai số nguyên đại diện cho hàng dưới cùng và cột ngoài cùng bên phải để đóng băng. Mỗi tham số này đều dựa trên một tham số, vì vậy (1, 1) sẽ cố định hàng đầu tiên và cột đầu tiên (mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24)
Sử dụng công cụ Xlsxwriter cung cấp nhiều tùy chọn để kiểm soát định dạng của trang tính Excel được tạo bằng phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5095. Các ví dụ tuyệt vời có thể được tìm thấy trong tài liệu Xlsxwriter tại đây. https. //xlsxwriter. đọcthedocs. io/working_with_pandas. htmlBảng tính OpenDocumentMới trong phiên bản 0. 25 Phương pháp này cũng có thể đọc bảng tính OpenDocument bằng mô-đun In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5162. Ngữ nghĩa và các tính năng để đọc bảng tính OpenDocument phù hợp với những gì có thể thực hiện được khi sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5163In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
597Ghi chú Hiện tại pandas chỉ hỗ trợ đọc bảng tính OpenDocument. Viết không được thực hiện Excel nhị phân (. tệp xlsb)Mới trong phiên bản 1. 0. 0 Phương pháp này cũng có thể đọc các tệp Excel nhị phân bằng cách sử dụng mô-đun In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5041. Ngữ nghĩa và các tính năng để đọc các tệp Excel nhị phân hầu hết khớp với những gì có thể thực hiện được khi sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5166. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5041 không nhận ra các loại ngày giờ trong tệp và thay vào đó sẽ trả về số floatIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
598Ghi chú Hiện tại pandas chỉ hỗ trợ đọc các tệp Excel nhị phân. Viết không được thực hiện bảng tạmMột cách thuận tiện để lấy dữ liệu là sử dụng phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5168, lấy nội dung của bộ đệm clipboard và chuyển chúng đến phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66. Chẳng hạn, bạn có thể sao chép văn bản sau vào khay nhớ tạm (CTRL-C trên nhiều hệ điều hành)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
599Và sau đó nhập dữ liệu trực tiếp vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 bằng cách gọiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
300Phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5171 có thể được sử dụng để ghi nội dung của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 vào khay nhớ tạm. Sau đó, bạn có thể dán nội dung khay nhớ tạm vào các ứng dụng khác (CTRL-V trên nhiều hệ điều hành). Ở đây chúng tôi minh họa việc viết một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 vào khay nhớ tạm và đọc lạiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
301Chúng tôi có thể thấy rằng chúng tôi đã lấy lại cùng một nội dung mà chúng tôi đã ghi vào khay nhớ tạm trước đó Ghi chú Bạn có thể cần cài đặt xclip hoặc xsel (với PyQt5, PyQt4 hoặc qtpy) trên Linux để sử dụng các phương pháp này muối chuaTất cả các đối tượng pandas đều được trang bị các phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5174 sử dụng mô-đun In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5175 của Python để lưu cấu trúc dữ liệu vào đĩa bằng định dạng dưa chuaIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
302Hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5176 trong không gian tên In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5177 có thể được sử dụng để tải bất kỳ đối tượng pickled pandas nào (hoặc bất kỳ đối tượng được ngâm nào khác) từ tệpIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
303Cảnh báo Tải dữ liệu chọn lọc nhận được từ các nguồn không đáng tin cậy có thể không an toàn Nhìn thấy. https. // tài liệu. con trăn. org/3/library/dưa chua. html Cảnh báo chỉ được đảm bảo tương thích ngược với pandas phiên bản 0. 20. 3 Tập tin dưa chua nén, và có thể đọc và ghi các tập tin nén pickle. Các kiểu nén của >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0057, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0058, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5184, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5185 được hỗ trợ để đọc và ghi. Định dạng tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5186 chỉ hỗ trợ đọc và chỉ được chứa một tệp dữ liệu để đọcLoại nén có thể là một tham số rõ ràng hoặc được suy ra từ phần mở rộng tệp. Nếu 'suy ra', thì sử dụng lần lượt là >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0057, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0058, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5186, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5184, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5185 nếu tên tệp kết thúc bằng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5192, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5193, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5194, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5195 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5196Tham số nén cũng có thể là >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0043 để chuyển các tùy chọn cho giao thức nén. Nó phải có khóa >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0047 được đặt thành tên của giao thức nén, phải là một trong {>>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0039, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0037, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0038, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0040, >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
0041}. Tất cả các cặp khóa-giá trị khác được chuyển đến thư viện nén cơ bảnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
304Sử dụng một loại nén rõ ràng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
305Suy ra kiểu nén từ tiện ích mở rộng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
306Mặc định là 'suy luận' In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
307Chuyển các tùy chọn cho giao thức nén để tăng tốc độ nén In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
308gói thông điệphỗ trợ gấu trúc cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5204 đã bị xóa trong phiên bản 1. 0. 0. Nên sử dụng thay thếNgoài ra, bạn cũng có thể định dạng tuần tự hóa Arrow IPC để truyền trực tuyến các đối tượng gấu trúc. Để biết tài liệu về pyarrow, xem tại đây HDF5 (PyTables)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 là một đối tượng giống như dict đọc và ghi pandas bằng định dạng HDF5 hiệu suất cao bằng thư viện PyTables xuất sắc. Xem một số chiến lược nâng caoCảnh báo gấu trúc sử dụng PyTables để đọc và ghi các tệp HDF5, cho phép tuần tự hóa dữ liệu kiểu đối tượng bằng dưa chua. Tải dữ liệu chọn lọc nhận được từ các nguồn không đáng tin cậy có thể không an toàn Nhìn thấy. https. // tài liệu. con trăn. org/3/library/dưa chua. html để biết thêm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
309Các đối tượng có thể được ghi vào tệp giống như thêm các cặp khóa-giá trị vào một lệnh In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
310Trong phiên Python hiện tại hoặc mới hơn, bạn có thể truy xuất các đối tượng được lưu trữ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
311Xóa đối tượng được chỉ định bởi khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
312Đóng Cửa hàng và sử dụng trình quản lý ngữ cảnh In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
313Đọc/ghi APIIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 hỗ trợ API cấp cao nhất sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5207 để đọc và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5208 để viết, tương tự như cách hoạt động của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
66 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1534In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
314HDFStore theo mặc định sẽ không loại bỏ các hàng bị thiếu. Hành vi này có thể được thay đổi bằng cách đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5211In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
315Định dạng cố địnhCác ví dụ trên cho thấy việc lưu trữ bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5212, viết HDF5 thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 ở định dạng mảng cố định, được gọi là định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5214. Các loại cửa hàng này không thể nối thêm sau khi được viết (mặc dù bạn có thể chỉ cần xóa chúng và viết lại). Chúng cũng không thể truy vấn được; . Họ cũng không hỗ trợ các khung dữ liệu có tên cột không phải là duy nhất. Cửa hàng định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5214 cung cấp khả năng viết rất nhanh và đọc nhanh hơn một chút so với cửa hàng định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704. Định dạng này được chỉ định theo mặc định khi sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5212 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5208 hoặc bởi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5219 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5220Cảnh báo Định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5214 sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5222 nếu bạn cố truy xuất bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
316Định dạng bảngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 hỗ trợ định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 khác trên đĩa, định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704. Về mặt khái niệm, một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704 có hình dạng rất giống một DataFrame, với các hàng và cột. Một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704 có thể được thêm vào trong cùng một phiên hoặc các phiên khác. Ngoài ra, các hoạt động loại truy vấn và xóa được hỗ trợ. Định dạng này được chỉ định bởi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5229 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5230 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5231 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5212 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5208Định dạng này cũng có thể được đặt làm tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5234 để cho phép In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5235 lưu trữ theo mặc định ở định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
317Ghi chú Bạn cũng có thể tạo một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704 bằng cách chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5229 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5230 cho một hoạt động In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5212khóa phân cấpCác khóa của một cửa hàng có thể được chỉ định dưới dạng một chuỗi. Chúng có thể ở định dạng giống như tên đường dẫn phân cấp (e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5241), sẽ tạo ra một hệ thống phân cấp các cửa hàng phụ (hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5242 theo cách nói của PyTables). Các phím có thể được chỉ định mà không có '/' đứng đầu và luôn luôn là tuyệt đối (e. g. 'foo' đề cập đến '/ foo'). Thao tác xóa có thể xóa mọi thứ trong cửa hàng phụ trở xuống, vì vậy hãy cẩn thậnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
318Bạn có thể duyệt qua hệ thống phân cấp nhóm bằng phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5243 sẽ tạo ra một bộ cho mỗi khóa nhóm cùng với các khóa tương đối của nội dung của nóIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
319Cảnh báo Không thể truy xuất các khóa phân cấp dưới dạng quyền truy cập (thuộc tính) chấm như được mô tả ở trên đối với các mục được lưu trữ dưới nút gốc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
320Thay vào đó, hãy sử dụng các khóa dựa trên chuỗi rõ ràng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
321lưu trữ các loạiLưu trữ các loại hỗn hợp trong một bảngLưu trữ dữ liệu hỗn hợp dtype được hỗ trợ. Các chuỗi được lưu trữ dưới dạng chiều rộng cố định bằng cách sử dụng kích thước tối đa của cột được nối thêm. Những lần thử nối thêm các chuỗi dài hơn sau đó sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527Chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5245 làm tham số để nối thêm sẽ đặt giá trị tối thiểu lớn hơn cho các cột chuỗi. Lưu trữ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5246 hiện đang được hỗ trợ. Đối với các cột chuỗi, việc chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5247 để nối thêm sẽ thay đổi biểu diễn nan mặc định trên đĩa (chuyển đổi thành/từ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5248), giá trị này mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5249In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
322Lưu trữ khung dữ liệu MultiIndexLưu trữ MultiIndex ________ 22340 dưới dạng bảng rất giống với lưu trữ/chọn từ chỉ mục đồng nhất ________ 22340 In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
323Ghi chú Từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 được bảo lưu và không thể được sử dụng làm tên cấp độtruy vấnTruy vấn một bảngCác hoạt động In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5253 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5254 có một tiêu chí tùy chọn có thể được chỉ định để chỉ chọn/xóa một tập hợp con của dữ liệu. Điều này cho phép một người có một bảng trên đĩa rất lớn và chỉ truy xuất một phần dữ liệuMột truy vấn được chỉ định bằng cách sử dụng lớp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5255, dưới dạng biểu thức booleanIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540 là các chỉ mục được hỗ trợ của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2340nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5259 được chỉ định, chúng có thể được sử dụng làm chỉ mục bổ sungtên cấp độ trong MultiIndex, với tên mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5260, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5261, … nếu không được cung cấp
Toán tử so sánh hợp lệ là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5262Biểu thức boolean hợp lệ được kết hợp với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5263. hoặcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5264. vàIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5265 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5266. để nhóm
Các quy tắc này tương tự như cách các biểu thức boolean được sử dụng trong gấu trúc để lập chỉ mục Ghi chú In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5267 sẽ được tự động mở rộng thành toán tử so sánh In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5268In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5269 là toán tử not, nhưng chỉ có thể được sử dụng trong một số trường hợp rất hạn chếNếu một danh sách/bộ biểu thức được thông qua, chúng sẽ được kết hợp thông qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5264
Sau đây là các biểu thức hợp lệ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5271In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5272In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5273In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5274In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5275In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5276In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5277In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5278In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5279In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5280
In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5281 nằm ở vế trái của biểu thức conIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5283, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5284Vế phải của biểu thức con (sau toán tử so sánh) có thể là các chức năng sẽ được đánh giá, e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5285chuỗi, e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5286giống như ngày, e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5287 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5288danh sách, e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5289các biến được xác định trong không gian tên cục bộ, e. g. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5290
Ghi chú Không nên chuyển một chuỗi tới truy vấn bằng cách nội suy chuỗi đó vào biểu thức truy vấn. Chỉ cần gán chuỗi quan tâm cho một biến và sử dụng biến đó trong một biểu thức. Ví dụ, làm điều này In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
324thay vì điều này In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
325Cái sau sẽ không hoạt động và sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5291. Lưu ý rằng có một trích dẫn đơn theo sau là một trích dẫn kép trong biến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5292Nếu bạn phải nội suy, hãy sử dụng công cụ xác định định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5293In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
326sẽ trích dẫn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5292Dưới đây là một số ví dụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
327Sử dụng các biểu thức boolean, với đánh giá chức năng nội tuyến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
328Sử dụng tham chiếu cột nội tuyến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
329Từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1540 có thể được cung cấp để chọn danh sách các cột sẽ được trả về, điều này tương đương với việc chuyển một số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5296In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
330Các tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5297 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5298 có thể được chỉ định để giới hạn tổng không gian tìm kiếm. Đây là về tổng số hàng trong một bảngGhi chú In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5253 sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527 nếu biểu thức truy vấn có tham chiếu biến không xác định. Thông thường, điều này có nghĩa là bạn đang cố chọn trên một cột không phải là data_columnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5253 sẽ tăng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5291 nếu biểu thức truy vấn không hợp lệTruy vấn timedelta64[ns]Bạn có thể lưu trữ và truy vấn bằng cách sử dụng loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5303. Điều khoản có thể được chỉ định trong định dạng. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5304, trong đó float có thể được ký (và phân số) và đơn vị có thể là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5305 cho timedelta. Đây là một ví dụIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
331Truy vấn đa chỉ mụcCó thể chọn từ một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 bằng cách sử dụng tên của cấp độIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
332Nếu tên cấp độ của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24, thì cấp độ đó sẽ tự động có sẵn thông qua từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5309 với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5310 cấp độ của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 mà bạn muốn chọn từIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
333lập chỉ mụcBạn có thể tạo/sửa đổi chỉ mục cho một bảng với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5312 sau khi dữ liệu đã có trong bảng (sau và thao tác In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5313). Tạo một chỉ mục bảng rất được khuyến khích. Điều này sẽ tăng tốc độ truy vấn của bạn rất nhiều khi bạn sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5253 với thứ nguyên được lập chỉ mục là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223Ghi chú Các chỉ mục được tạo tự động trên các chỉ mục có thể lập chỉ mục và bất kỳ cột dữ liệu nào bạn chỉ định. Có thể tắt hành vi này bằng cách chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5316 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5231In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
334Thông thường, khi thêm một lượng lớn dữ liệu vào một cửa hàng, sẽ rất hữu ích khi tắt tính năng tạo chỉ mục cho mỗi lần nối thêm, sau đó tạo lại ở cuối In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
335Sau đó tạo chỉ mục khi hoàn thành nối thêm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
336Xem tại đây để biết cách tạo chỉ mục được sắp xếp hoàn toàn (CSI) trên một cửa hàng hiện có Truy vấn qua cột dữ liệuBạn có thể chỉ định (và lập chỉ mục) một số cột nhất định mà bạn muốn để có thể thực hiện truy vấn (ngoài các cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5318 mà bạn luôn có thể truy vấn). Chẳng hạn, giả sử bạn muốn thực hiện thao tác chung này, trên đĩa và chỉ trả về khung khớp với truy vấn này. Bạn có thể chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5319 để buộc tất cả các cột là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5259In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
337Có một số suy giảm hiệu suất bằng cách tạo nhiều cột thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5321, do đó, người dùng có thể chỉ định các cột này. Ngoài ra, bạn không thể thay đổi các cột dữ liệu (cũng như không thể lập chỉ mục) sau thao tác thêm/đặt đầu tiên (Tất nhiên bạn có thể chỉ cần đọc dữ liệu và tạo một bảng mới. )Trình lặpBạn có thể chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0695 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5323 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5253 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5325 để trả về một trình vòng lặp trên kết quả. Mặc định là 50.000 hàng được trả về trong một đoạnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
338Ghi chú Bạn cũng có thể sử dụng trình vòng lặp với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5207 sẽ mở, sau đó tự động đóng cửa hàng khi lặp xongIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
339Lưu ý rằng từ khóa chunksize áp dụng cho các hàng nguồn. Vì vậy, nếu bạn đang thực hiện một truy vấn, thì chunksize sẽ chia nhỏ tổng số hàng trong bảng và truy vấn được áp dụng, trả về một trình lặp trên các khối có kích thước không bằng nhau Đây là một công thức để tạo một truy vấn và sử dụng nó để tạo các khối trả về có kích thước bằng nhau In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
340Truy vấn nâng caoChọn một cộtĐể truy xuất một cột dữ liệu hoặc có thể lập chỉ mục, hãy sử dụng phương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5327. Ví dụ, điều này sẽ cho phép bạn lấy chỉ mục rất nhanh. Chúng trả về một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
62 kết quả, được lập chỉ mục theo số hàng. Chúng hiện không chấp nhận bộ chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
341Chọn tọa độĐôi khi bạn muốn lấy tọa độ (a. k. a vị trí chỉ mục) của truy vấn của bạn. Điều này trả về một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5330 của các vị trí kết quả. Các tọa độ này cũng có thể được chuyển cho các hoạt động In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223 tiếp theoIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
342Chọn bằng cách sử dụng mặt nạ whereĐôi khi truy vấn của bạn có thể liên quan đến việc tạo danh sách các hàng để chọn. Thông thường, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5332 này sẽ là kết quả của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 từ thao tác lập chỉ mục. Ví dụ này chọn các tháng của datetimeindex là 5In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
343đối tượng lưu trữNếu bạn muốn kiểm tra đối tượng được lưu trữ, hãy truy xuất qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5334. Bạn có thể sử dụng điều này theo lập trình để nói lấy số lượng hàng trong một đối tượngIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
344Nhiều truy vấn bảngCác phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5335 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5325 có thể thực hiện thêm/chọn từ nhiều bảng cùng một lúc. Ý tưởng là có một bảng (gọi nó là bảng chọn) mà bạn lập chỉ mục cho hầu hết/tất cả các cột và thực hiện các truy vấn của mình. (Các) bảng khác là bảng dữ liệu có chỉ mục khớp với chỉ mục của bảng chọn. Sau đó, bạn có thể thực hiện một truy vấn rất nhanh trên bảng bộ chọn nhưng vẫn nhận được nhiều dữ liệu. Phương pháp này tương tự như có một bảng rất rộng, nhưng cho phép truy vấn hiệu quả hơnPhương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5335 chia một DataFrame đơn nhất định thành nhiều bảng theo In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5338, một từ điển ánh xạ tên bảng thành danh sách 'cột' bạn muốn trong bảng đó. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24 được sử dụng thay cho danh sách, bảng đó sẽ có các cột không xác định còn lại của Khung dữ liệu đã cho. Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5340 xác định bảng nào là bảng chọn (bạn có thể thực hiện truy vấn từ đó). Đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5341 sẽ loại bỏ các hàng từ đầu vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 để đảm bảo các bảng được đồng bộ hóa. Điều này có nghĩa là nếu một hàng của một trong các bảng được ghi vào hoàn toàn là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5343, thì hàng đó sẽ bị xóa khỏi tất cả các bảngNếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5341 là Sai, NGƯỜI DÙNG CHỊU TRÁCH NHIỆM ĐỂ ĐỒNG BỘ HÓA CÁC BẢNG. Hãy nhớ rằng toàn bộ hàng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5345 không được ghi vào HDFStore, vì vậy nếu bạn chọn gọi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5346, một số bảng có thể có nhiều hàng hơn những hàng khác và do đó, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5325 có thể không hoạt động hoặc có thể trả về kết quả không mong muốnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
345Xóa khỏi bảngBạn có thể xóa khỏi bảng một cách có chọn lọc bằng cách chỉ định một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223. Khi xóa các hàng, điều quan trọng là phải hiểu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 xóa các hàng bằng cách xóa các hàng, sau đó di chuyển dữ liệu sau. Do đó, việc xóa có thể là một hoạt động rất tốn kém tùy thuộc vào hướng dữ liệu của bạn. Để có được hiệu suất tối ưu, bạn nên để thứ nguyên bạn đang xóa là thứ nguyên đầu tiên trong số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5350Dữ liệu được sắp xếp (trên đĩa) theo In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5350. Đây là một trường hợp sử dụng đơn giản. Bạn lưu trữ dữ liệu kiểu bảng điều khiển, với ngày tháng trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5283 và id trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5353. Dữ liệu sau đó được xen kẽ như thế nàyRõ ràng là thao tác xóa trên In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5283 sẽ khá nhanh, vì một đoạn được xóa, sau đó dữ liệu sau sẽ được di chuyển. Mặt khác, thao tác xóa trên In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5353 sẽ rất tốn kém. Trong trường hợp này, gần như chắc chắn sẽ nhanh hơn nếu viết lại bảng bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223 chọn tất cả trừ dữ liệu bị thiếuCảnh báo Xin lưu ý rằng HDF5 KHÔNG TỰ ĐỘNG ĐẶT LẠI KHÔNG GIAN trong các tệp h5. Do đó, liên tục xóa (hoặc loại bỏ các nút) và thêm lại, SẼ CÓ XU HƯỚNG TĂNG KÍCH THƯỚC TẬP TIN Để đóng gói lại và làm sạch tệp, hãy sử dụng Lưu ý & cảnh báoNénIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 cho phép nén dữ liệu được lưu trữ. Điều này áp dụng cho tất cả các loại cửa hàng, không chỉ bàn. Hai tham số được sử dụng để kiểm soát nén. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5358 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5359In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5358 chỉ định nếu và mức độ cứng của dữ liệu được nén. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5361 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5362 tắt tính năng nén và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5363 bật tính năng nénIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5359 chỉ định sử dụng thư viện nén nào. Nếu không có gì được chỉ định, thư viện mặc định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5365 được sử dụng. Thư viện nén thường tối ưu hóa để có tốc độ hoặc tốc độ nén tốt và kết quả sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu. Lựa chọn kiểu nén nào tùy thuộc vào nhu cầu và dữ liệu cụ thể của bạn. Danh sách các thư viện nén được hỗ trợzlib. Thư viện nén mặc định. Cổ điển về mặt nén, đạt tốc độ nén tốt nhưng hơi chậm lzo. Nén và giải nén nhanh bzip2. Tỷ lệ nén tốt khối. Nén và giải nén nhanh Hỗ trợ cho các máy nén blosc thay thế khối. blosclz Đây là máy nén mặc định cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5366khối. lz4. Một máy nén nhỏ gọn, rất phổ biến và nhanh chóng khối. lz4hc. Phiên bản tinh chỉnh của LZ4, tạo ra tỷ lệ nén tốt hơn với chi phí tốc độ khối. linh hoạt. Một máy nén phổ biến được sử dụng ở nhiều nơi khối. zlib. Một cổ điển; khối. zstd. Một codec cực kỳ cân bằng;
Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5359 được định nghĩa là một cái gì đó khác với các thư viện được liệt kê, một ngoại lệ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527 sẽ được ban hành
Ghi chú Nếu thư viện được chỉ định với tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5359 bị thiếu trên nền tảng của bạn, tính năng nén sẽ mặc định là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5365 mà không cần phải quảng cáo thêmKích hoạt tính năng nén cho tất cả các đối tượng trong tệp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
346Hoặc tính năng nén nhanh (điều này chỉ áp dụng cho các bảng) trong các cửa hàng không bật tính năng nén In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
347ptrepackIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 mang lại hiệu suất ghi tốt hơn khi các bảng được nén sau khi chúng được viết, thay vì bật tính năng nén ngay từ đầu. Bạn có thể sử dụng tiện ích In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 được cung cấp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5373. Ngoài ra, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5373 có thể thay đổi mức độ nén sau khi thực tếIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
348Ngoài ra, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5375 sẽ đóng gói lại tệp để cho phép bạn sử dụng lại dung lượng đã xóa trước đó. Ngoài ra, người ta có thể chỉ cần xóa tệp và ghi lại hoặc sử dụng phương pháp In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5376Hãy cẩn thậnCảnh báo In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 không phải là luồng an toàn để viết. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 cơ bản chỉ hỗ trợ đọc đồng thời (thông qua luồng hoặc quy trình). Nếu bạn cần đọc và ghi đồng thời, bạn cần tuần tự hóa các hoạt động này trong một chuỗi trong một quy trình duy nhất. Bạn sẽ làm hỏng dữ liệu của mình nếu không. Xem (GH2397) để biết thêm thông tinNếu bạn sử dụng khóa để quản lý quyền ghi giữa nhiều quy trình, bạn có thể muốn sử dụng trước khi giải phóng khóa ghi. Để thuận tiện, bạn có thể sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5380 để làm điều này cho bạnKhi một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704 được tạo, các cột (DataFrame) được cố định; Hãy nhận biết rằng múi giờ (e. g. , In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5382) không nhất thiết phải bằng nhau giữa các phiên bản múi giờ. Vì vậy, nếu dữ liệu được bản địa hóa thành một múi giờ cụ thể trong HDFStore bằng một phiên bản của thư viện múi giờ và dữ liệu đó được cập nhật bằng một phiên bản khác, thì dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành UTC do các múi giờ này không được coi là bằng nhau. Sử dụng cùng một phiên bản thư viện múi giờ hoặc sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5383 với định nghĩa múi giờ được cập nhật
Cảnh báo In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 sẽ hiển thị In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5385 nếu không thể sử dụng tên cột làm bộ chọn thuộc tính. Định danh tự nhiên chỉ chứa các chữ cái, số và dấu gạch dưới và không được bắt đầu bằng số. Các số nhận dạng khác không thể được sử dụng trong mệnh đề In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5223 và nói chung là một ý tưởng tồiLoại dữ liệuIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 sẽ ánh xạ một dtype đối tượng tới dtype bên dưới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213. Điều này có nghĩa là các loại sau được biết là hoạt độngLoại Đại diện cho các giá trị còn thiếu nổi. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5389In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5248số nguyên. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5391boolean In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5392In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1719In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5303In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1719phân loại. xem phần bên dưới vật. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5396In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5248Các cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5398 không được hỗ trợ và SẼ KHÔNG THÀNH CÔNGDữ liệu phân loạiBạn có thể ghi dữ liệu chứa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5399 dtypes vào một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205. Các truy vấn hoạt động giống như thể nó là một mảng đối tượng. Tuy nhiên, dữ liệu dtyped In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5399 được lưu trữ theo cách hiệu quả hơnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
349cột chuỗimin_itemsize Việc triển khai cơ bản của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 sử dụng chiều rộng cột cố định (kích thước vật phẩm) cho các cột chuỗi. Kích thước cột chuỗi được tính bằng độ dài tối đa của dữ liệu (đối với cột đó) được chuyển đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205, trong phần nối thêm đầu tiên. Các phần bổ sung tiếp theo, có thể giới thiệu một chuỗi cho một cột lớn hơn cột có thể chứa, một Ngoại lệ sẽ được đưa ra (nếu không, bạn có thể cắt ngắn các cột này, dẫn đến mất thông tin). Trong tương lai, chúng tôi có thể nới lỏng điều này và cho phép xảy ra việc cắt ngắn do người dùng chỉ địnhVượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5404 trong lần tạo bảng đầu tiên để a-priori chỉ định độ dài tối thiểu của một cột chuỗi cụ thể. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5404 có thể là số nguyên hoặc ánh xạ chính tả tên cột thành số nguyên. Bạn có thể chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1703 làm khóa để cho phép tất cả các mục có thể lập chỉ mục hoặc cột dữ liệu có kích thước tối thiểu nàyViệc chuyển lệnh In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5404 sẽ khiến tất cả các cột được chuyển tự động được tạo dưới dạng data_columnsGhi chú Nếu bạn không chuyển bất kỳ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5259 nào, thì In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5404 sẽ là độ dài tối đa của bất kỳ chuỗi nào được chuyểnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
350nan_rep Các cột chuỗi sẽ tuần tự hóa một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5248 (một giá trị bị thiếu) với biểu diễn chuỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5411. Giá trị này mặc định là giá trị chuỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5249. Bạn có thể vô tình biến một giá trị thực tế của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5249 thành một giá trị bị thiếuIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
351Khả năng tương thích bên ngoàiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 viết các đối tượng định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1704 ở các định dạng cụ thể phù hợp để tạo các chuyến khứ hồi không mất dữ liệu tới các đối tượng gấu trúc. Đối với khả năng tương thích bên ngoài, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 có thể đọc các bảng định dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 gốcCó thể viết một đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5205 có thể dễ dàng nhập vào In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5419 bằng thư viện In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5420 (Trang web gói). Tạo một cửa hàng định dạng bảng như thế nàyIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
352Trong R, tệp này có thể được đọc thành đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5421 bằng thư viện In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5420. Hàm ví dụ sau đọc tên cột và giá trị dữ liệu tương ứng từ các giá trị và tập hợp chúng thành một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5421In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
353Bây giờ bạn có thể nhập In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 vào RIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
354Ghi chú Hàm R liệt kê toàn bộ nội dung của tệp HDF5 và tập hợp đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5421 từ tất cả các nút phù hợp, vì vậy chỉ sử dụng hàm này làm điểm bắt đầu nếu bạn đã lưu trữ nhiều đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 vào một tệp HDF5Hiệu suấtĐịnh dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5427 đi kèm với hình phạt về hiệu suất viết so với các cửa hàng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5214. Lợi ích là khả năng nối thêm/xóa và truy vấn (có thể là lượng dữ liệu rất lớn). Thời gian viết thường dài hơn so với các cửa hàng thông thường. Thời gian truy vấn có thể khá nhanh, đặc biệt là trên trục được lập chỉ mụcBạn có thể chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5429 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5231, chỉ định khối lượng ghi (mặc định là 50000). Điều này sẽ làm giảm đáng kể mức sử dụng bộ nhớ của bạn khi viếtBạn có thể chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5431 cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5231 đầu tiên, để đặt TỔNG số hàng mà In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5213 sẽ mong đợi. Điều này sẽ tối ưu hóa hiệu suất đọc/ghiCác hàng trùng lặp có thể được ghi vào bảng, nhưng được lọc ra trong vùng chọn (với các mục cuối cùng được chọn; do đó, một bảng là duy nhất trên các cặp chính, phụ) Một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5434 sẽ được nâng lên nếu bạn đang cố lưu trữ các loại sẽ được PyTables chọn (chứ không phải được lưu trữ dưới dạng các loại đặc hữu). Xem để biết thêm thông tin và một số giải pháp
Lông vũFeather cung cấp tuần tự hóa cột nhị phân cho các khung dữ liệu. Nó được thiết kế để làm cho việc đọc và ghi các khung dữ liệu trở nên hiệu quả và giúp việc chia sẻ dữ liệu giữa các ngôn ngữ phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng Feather được thiết kế để tuần tự hóa và hủy tuần tự hóa DataFrames một cách trung thực, hỗ trợ tất cả các kiểu dữ liệu gấu trúc, bao gồm cả các kiểu mở rộng như phân loại và thời gian với tz Một số lưu ý Định dạng sẽ KHÔNG viết một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2320, hoặc một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0676 cho In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 và sẽ gây ra lỗi nếu một cái không mặc định được cung cấp. Bạn có thể In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5438 để lưu trữ chỉ mục hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5439 để bỏ qua nóTên cột trùng lặp và tên cột không phải chuỗi không được hỗ trợ Các đối tượng Python thực tế trong các cột dtype đối tượng không được hỗ trợ. Những điều này sẽ đưa ra một thông báo lỗi hữu ích khi cố gắng tuần tự hóa
Xem tài liệu đầy đủ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
355Ghi vào một tập tin lông vũ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
356Đọc từ tệp lông vũ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
357Sàn gỗApache Parquet cung cấp tuần tự hóa cột nhị phân được phân vùng cho các khung dữ liệu. Nó được thiết kế để làm cho việc đọc và ghi các khung dữ liệu trở nên hiệu quả và giúp việc chia sẻ dữ liệu giữa các ngôn ngữ phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng. Sàn gỗ có thể sử dụng nhiều kỹ thuật nén khác nhau để thu nhỏ kích thước tệp càng nhiều càng tốt trong khi vẫn duy trì hiệu suất đọc tốt Parquet được thiết kế để tuần tự hóa và hủy tuần tự hóa một cách trung thực In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 s, hỗ trợ tất cả các kiểu dữ liệu pandas, bao gồm các kiểu mở rộng như datetime với tzMột số lưu ý Tên cột trùng lặp và tên cột không phải chuỗi không được hỗ trợ Công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697 luôn ghi chỉ mục vào đầu ra, nhưng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5442 chỉ ghi các chỉ mục không mặc định. Cột bổ sung này có thể gây ra sự cố cho những người tiêu dùng không phải là pandas không mong đợi điều đó. Bạn có thể buộc bao gồm hoặc bỏ qua các chỉ mục bằng đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542, bất kể công cụ cơ bản là gìTên cấp chỉ mục, nếu được chỉ định, phải là chuỗi Trong công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697, các kiểu dữ liệu phân loại cho các loại không phải chuỗi có thể được đánh số thứ tự thành sàn gỗ, nhưng sẽ hủy đánh số thứ tự như kiểu dữ liệu nguyên thủy của chúngCông cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697 duy trì cờ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2334 của các kiểu dữ liệu phân loại với các loại chuỗi. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5442 không giữ cờ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2334Các loại không được hỗ trợ bao gồm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5449 và các loại đối tượng Python thực tế. Những điều này sẽ đưa ra một thông báo lỗi hữu ích khi cố gắng tuần tự hóa. Loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5450 được hỗ trợ với pyarrow >= 0. 16. 0Công cụ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697 bảo tồn các loại dữ liệu mở rộng, chẳng hạn như loại dữ liệu chuỗi và số nguyên có thể null (yêu cầu pyarrow >= 0. 16. 0 và yêu cầu loại tiện ích mở rộng triển khai các giao thức cần thiết, xem phần )
Bạn có thể chỉ định một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5136 để điều khiển quá trình lập số sê-ri. Đây có thể là một trong số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5442 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5455. Nếu động cơ KHÔNG được chỉ định, thì tùy chọn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5456 sẽ được chọn; Xem tài liệu về pyarrow và fastparquet Ghi chú Các công cụ này rất giống nhau và nên đọc/ghi các tệp định dạng sàn gỗ gần như giống hệt nhau. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5460 hỗ trợ dữ liệu timedelta, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5461 hỗ trợ thời gian nhận biết múi giờ. Các thư viện này khác nhau do có các phụ thuộc cơ bản khác nhau (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5442 bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5463, trong khi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697 sử dụng thư viện c)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
358Ghi vào một tập tin sàn gỗ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
359Đọc từ một tập tin sàn gỗ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
360Chỉ đọc một số cột nhất định của tệp sàn gỗ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
361Xử lý chỉ mụcNối tiếp một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 thành sàn gỗ có thể bao gồm chỉ mục ẩn dưới dạng một hoặc nhiều cột trong tệp đầu ra. Như vậy, mã nàyIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
362tạo một tệp sàn gỗ có ba cột nếu bạn sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0697 để tuần tự hóa. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5467, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5468 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5469. Nếu bạn đang sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5442, chỉ mục sẽ được ghi vào tệpCột bổ sung không mong muốn này khiến một số cơ sở dữ liệu như Amazon Redshift từ chối tệp vì cột đó không tồn tại trong bảng đích Nếu bạn muốn bỏ qua các chỉ mục của khung dữ liệu khi viết, hãy chuyển In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5316 tớiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
363Điều này tạo ra một tệp sàn gỗ chỉ với hai cột dự kiến, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5467 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5468. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 của bạn có một chỉ mục tùy chỉnh, bạn sẽ không lấy lại được nó khi tải tệp này vào một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43Vượt qua In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5477 sẽ luôn ghi chỉ mục, ngay cả khi đó không phải là hành vi mặc định của công cụ cơ bảnPhân vùng tập tin ParquetSàn gỗ hỗ trợ phân vùng dữ liệu dựa trên giá trị của một hoặc nhiều cột In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
364In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5478 chỉ định thư mục mẹ mà dữ liệu sẽ được lưu vào. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5479 là các tên cột mà tập dữ liệu sẽ được phân vùng. Các cột được phân vùng theo thứ tự chúng được cung cấp. Sự phân chia phân vùng được xác định bởi các giá trị duy nhất trong các cột phân vùng. Ví dụ trên tạo một tập dữ liệu được phân vùng có thể trông giống nhưIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
365ORCMới trong phiên bản 1. 0. 0 Tương tự như định dạng, Định dạng ORC là tuần tự hóa cột nhị phân cho các khung dữ liệu. Nó được thiết kế để làm cho việc đọc khung dữ liệu hiệu quả. gấu trúc cung cấp cả trình đọc và trình ghi cho định dạng ORC và. Điều này yêu cầu thư viện pyarrow Cảnh báo Rất nên cài đặt pyarrow bằng conda do một số sự cố xảy ra bởi pyarrow yêu cầu pyarrow>=7. 0. 0 và chưa được hỗ trợ trên Windows, bạn có thể tìm các môi trường hợp lệ trên Đối với dtypes được hỗ trợ, vui lòng tham khảo Các múi giờ hiện tại trong các cột ngày giờ không được giữ nguyên khi khung dữ liệu được chuyển đổi thành tệp ORC
In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
366Ghi vào tệp orc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
367Đọc từ tệp orc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
368Chỉ đọc một số cột nhất định của tệp orc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
369truy vấn SQLMô-đun In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5485 cung cấp một tập hợp các trình bao bọc truy vấn để vừa hỗ trợ truy xuất dữ liệu vừa giảm sự phụ thuộc vào API dành riêng cho DB. Trừu tượng hóa cơ sở dữ liệu được cung cấp bởi SQLAlchemy nếu được cài đặt. Ngoài ra, bạn sẽ cần một thư viện trình điều khiển cho cơ sở dữ liệu của mình. Ví dụ về các trình điều khiển như vậy là psycopg2 cho PostgreSQL hoặc pymysql cho MySQL. Đối với SQLite, điều này được bao gồm trong thư viện chuẩn của Python theo mặc định. Bạn có thể tìm thấy tổng quan về các trình điều khiển được hỗ trợ cho từng phương ngữ SQL trong tài liệu SQLAlchemyNếu SQLAlchemy chưa được cài đặt, dự phòng chỉ được cung cấp cho sqlite (và cho mysql để tương thích ngược, nhưng điều này không được dùng nữa và sẽ bị xóa trong phiên bản tương lai). Chế độ này yêu cầu bộ điều hợp cơ sở dữ liệu Python tôn trọng Python DB-API Xem thêm một số chiến lược nâng cao Các chức năng chính là (tên_bảng, con[, lược đồ,. ]) Đọc bảng cơ sở dữ liệu SQL vào DataFrame (sql, con[, index_col,. ]) Đọc truy vấn SQL vào DataFrame (sql, con[, index_col,. ]) Đọc truy vấn SQL hoặc bảng cơ sở dữ liệu vào DataFrame (tên, con[, sơ đồ,. ]) Ghi các bản ghi được lưu trữ trong DataFrame vào cơ sở dữ liệu SQL Ghi chú Chức năng này là một trình bao bọc tiện lợi xung quanh và (và để tương thích ngược) và sẽ ủy quyền cho chức năng cụ thể tùy thuộc vào đầu vào được cung cấp (tên bảng cơ sở dữ liệu hoặc truy vấn sql). Tên bảng không cần trích dẫn nếu có ký tự đặc biệt Trong ví dụ sau, chúng tôi sử dụng công cụ cơ sở dữ liệu SQLite SQL. Bạn có thể sử dụng cơ sở dữ liệu SQLite tạm thời nơi dữ liệu được lưu trữ trong “bộ nhớ” Để kết nối với SQLAlchemy, bạn sử dụng hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5493 để tạo đối tượng công cụ từ URI cơ sở dữ liệu. Bạn chỉ cần tạo công cụ một lần cho mỗi cơ sở dữ liệu mà bạn đang kết nối. Để biết thêm thông tin về In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5493 và định dạng URI, hãy xem các ví dụ bên dưới và tài liệu SQLAlchemyIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
370Nếu bạn muốn quản lý các kết nối của riêng mình, bạn có thể chuyển một trong các kết nối đó. Ví dụ bên dưới mở kết nối đến cơ sở dữ liệu bằng trình quản lý bối cảnh Python tự động đóng kết nối sau khi khối hoàn thành. Xem phần giải thích về cách xử lý kết nối cơ sở dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
371Cảnh báo Khi bạn mở một kết nối tới cơ sở dữ liệu, bạn cũng chịu trách nhiệm đóng nó. Tác dụng phụ của việc để mở kết nối có thể bao gồm khóa cơ sở dữ liệu hoặc hành vi vi phạm khác Viết DataFramesGiả sử dữ liệu sau nằm trong một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
56, chúng ta có thể chèn nó vào cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụngTôi Ngày tháng Cột_1 Cột_2 Cột_3 26 2012-10-18 X 25. 7 Thật 42 2012-10-19 Y -12. 4 Sai 63 2012-10-20 Z 5. 73 Thật In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
372Với một số cơ sở dữ liệu, việc ghi DataFrames lớn có thể dẫn đến lỗi do vượt quá giới hạn kích thước gói. Điều này có thể tránh được bằng cách đặt tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 khi gọi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5499. Ví dụ: phần sau ghi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
56 vào cơ sở dữ liệu theo lô 1000 hàng cùng một lúcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
373kiểu dữ liệu SQLsẽ cố gắng ánh xạ dữ liệu của bạn sang loại dữ liệu SQL thích hợp dựa trên loại dữ liệu. Khi bạn có các cột dtype In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
72, gấu trúc sẽ cố gắng suy ra kiểu dữ liệuBạn luôn có thể ghi đè loại mặc định bằng cách chỉ định loại SQL mong muốn của bất kỳ cột nào bằng cách sử dụng đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
88. Đối số này cần tên cột ánh xạ từ điển tới các loại SQLAlchemy (hoặc chuỗi cho chế độ dự phòng sqlite3). Ví dụ: chỉ định sử dụng loại sqlalchemy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5504 thay vì loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5505 mặc định cho các cột chuỗiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
374Ghi chú Do hỗ trợ hạn chế cho timedelta trong các hương vị cơ sở dữ liệu khác nhau, các cột có loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5506 sẽ được ghi dưới dạng giá trị số nguyên dưới dạng nano giây vào cơ sở dữ liệu và cảnh báo sẽ được đưa raGhi chú Các cột của In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5399 dtype sẽ được chuyển thành biểu diễn dày đặc như bạn sẽ nhận được với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5508 (e. g. đối với các danh mục chuỗi, điều này mang lại một chuỗi các chuỗi). Do đó, việc đọc lại bảng cơ sở dữ liệu không tạo ra một phân loạikiểu dữ liệu ngày giờSử dụng SQLAlchemy, có khả năng ghi dữ liệu ngày giờ không rõ múi giờ hoặc nhận biết múi giờ. Tuy nhiên, dữ liệu kết quả được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu cuối cùng phụ thuộc vào loại dữ liệu được hỗ trợ cho dữ liệu ngày giờ của hệ thống cơ sở dữ liệu đang được sử dụng Bảng sau đây liệt kê các kiểu dữ liệu được hỗ trợ cho dữ liệu ngày giờ đối với một số cơ sở dữ liệu phổ biến. Các phương ngữ cơ sở dữ liệu khác có thể có các loại dữ liệu khác nhau cho dữ liệu ngày giờ cơ sở dữ liệu Các kiểu ngày giờ SQL Hỗ trợ múi giờ SQLite In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5510Không mysql In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5511 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5512Không PostgreSQL In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5511 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5514Đúng Khi ghi dữ liệu nhận biết múi giờ vào cơ sở dữ liệu không hỗ trợ múi giờ, dữ liệu sẽ được ghi dưới dạng dấu thời gian ngây thơ múi giờ theo giờ địa phương đối với múi giờ cũng có khả năng đọc dữ liệu ngày giờ nhận biết múi giờ hoặc ngây thơ. Khi đọc các loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5514, gấu trúc sẽ chuyển đổi dữ liệu sang UTCphương pháp chènTham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5517 kiểm soát mệnh đề chèn SQL được sử dụng. giá trị có thể làIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
24. Sử dụng mệnh đề SQL In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5519 tiêu chuẩn (một trên mỗi hàng)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5520. Truyền nhiều giá trị trong một mệnh đề In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5519. Nó sử dụng một cú pháp SQL đặc biệt không được hỗ trợ bởi tất cả các chương trình phụ trợ. Điều này thường mang lại hiệu suất tốt hơn cho các cơ sở dữ liệu phân tích như Presto và Redshift, nhưng lại có hiệu suất kém hơn đối với phần phụ trợ SQL truyền thống nếu bảng chứa nhiều cột. Để biết thêm thông tin, hãy kiểm tra SQLAlchemycó thể gọi được với chữ ký In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5522. Điều này có thể được sử dụng để triển khai phương thức chèn hiệu quả hơn dựa trên các tính năng phương ngữ phụ trợ cụ thể
Ví dụ về một mệnh đề có thể gọi được bằng PostgreSQL COPY In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
375bàn đọc sáchsẽ đọc một bảng cơ sở dữ liệu được cung cấp tên bảng và tùy chọn một tập hợp con các cột để đọc Ghi chú Để sử dụng, bạn phải cài đặt phần phụ thuộc tùy chọn SQLAlchemy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
376Ghi chú Lưu ý rằng gấu trúc suy ra các kiểu cột từ đầu ra truy vấn chứ không phải bằng cách tra cứu các loại dữ liệu trong lược đồ cơ sở dữ liệu vật lý. Ví dụ: giả sử In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5525 là một cột số nguyên trong bảng. Sau đó, theo trực giác, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5526 sẽ trả về chuỗi giá trị số nguyên, trong khi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5527 sẽ trả về chuỗi giá trị đối tượng (str). Theo đó, nếu đầu ra truy vấn trống, thì tất cả các cột kết quả sẽ được trả về dưới dạng giá trị đối tượng (vì chúng là tổng quát nhất). Nếu bạn thấy trước rằng truy vấn của mình đôi khi sẽ tạo ra một kết quả trống, thì bạn có thể muốn đánh máy rõ ràng sau đó để đảm bảo tính toàn vẹn của dtypeBạn cũng có thể chỉ định tên của cột là chỉ mục In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 và chỉ định một tập hợp con các cột sẽ được đọcIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
377Và bạn rõ ràng có thể buộc các cột được phân tích thành ngày In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
378Nếu cần, bạn có thể chỉ định rõ ràng một chuỗi định dạng hoặc một lệnh của các đối số để chuyển đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
379Bạn có thể kiểm tra xem một bảng có tồn tại hay không bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5530hỗ trợ lược đồViệc đọc và ghi vào các lược đồ khác nhau được hỗ trợ thông qua từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
2316 trong hàm và. Tuy nhiên, lưu ý rằng điều này phụ thuộc vào hương vị cơ sở dữ liệu (sqlite không có lược đồ). Ví dụIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
380truy vấnBạn có thể truy vấn bằng SQL thô trong hàm. Trong trường hợp này, bạn phải sử dụng biến thể SQL phù hợp với cơ sở dữ liệu của mình. Khi sử dụng SQLAlchemy, bạn cũng có thể chuyển các cấu trúc ngôn ngữ Biểu thức SQLAlchemy, không liên quan đến cơ sở dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
381Tất nhiên, bạn có thể chỉ định một truy vấn “phức tạp” hơn In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
382Hàm hỗ trợ đối số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90. Việc chỉ định điều này sẽ trả về một trình vòng lặp thông qua các đoạn kết quả truy vấnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
383In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
384Bạn cũng có thể chạy một truy vấn đơn giản mà không cần tạo một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 với In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5538. Điều này hữu ích cho các truy vấn không trả về giá trị, chẳng hạn như INSERT. Điều này có chức năng tương đương với việc gọi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5539 trên công cụ SQLAlchemy hoặc đối tượng kết nối db. Một lần nữa, bạn phải sử dụng biến thể cú pháp SQL phù hợp với cơ sở dữ liệu của mìnhIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
385Ví dụ kết nối động cơĐể kết nối với SQLAlchemy, bạn sử dụng hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5493 để tạo đối tượng công cụ từ URI cơ sở dữ liệu. Bạn chỉ cần tạo công cụ một lần cho mỗi cơ sở dữ liệu mà bạn đang kết nốiIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
386Để biết thêm thông tin, hãy xem các ví dụ về tài liệu SQLAlchemy Truy vấn SQLAlchemy nâng caoBạn có thể sử dụng các cấu trúc SQLAlchemy để mô tả truy vấn của mình Sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5541 để chỉ định các tham số truy vấn theo cách trung lập với phụ trợIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
387Nếu bạn có một mô tả SQLAlchemy về cơ sở dữ liệu của mình, bạn có thể biểu thị các điều kiện ở đâu bằng các biểu thức SQLAlchemy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
388Bạn có thể kết hợp các biểu thức SQLAlchemy với các tham số được chuyển đến bằng cách sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5543In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
389dự phòng SqliteViệc sử dụng sqlite được hỗ trợ mà không cần sử dụng SQLAlchemy. Chế độ này yêu cầu bộ điều hợp cơ sở dữ liệu Python tôn trọng Python DB-API Bạn có thể tạo các kết nối như vậy In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
390Và sau đó đưa ra các truy vấn sau In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
391Google BigQueryCảnh báo bắt đầu bằng 0. 20. 0, pandas đã tách hỗ trợ Google BigQuery thành gói riêng biệt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5544. Bạn có thể In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5545 để lấy nóGói In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5544 cung cấp chức năng đọc/ghi từ Google BigQuerygấu trúc tích hợp với gói bên ngoài này. nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5544 được cài đặt, bạn có thể sử dụng các phương thức pandas In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5548 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5549, sẽ gọi các hàm tương ứng từ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5544Tài liệu đầy đủ có thể được tìm thấy ở đây định dạng thống kêGhi vào định dạng stataPhương thức In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5551 sẽ ghi một DataFrame vào một. tập tin dta. Phiên bản định dạng của tệp này luôn là 115 (Stata 12)In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
392Các tệp dữ liệu Stata có hỗ trợ loại dữ liệu hạn chế; . Ngoài ra, Stata dự trữ các giá trị nhất định để biểu thị dữ liệu bị thiếu. Xuất một giá trị không bị thiếu nằm ngoài phạm vi cho phép trong Stata cho một loại dữ liệu cụ thể sẽ nhập lại biến có kích thước lớn hơn tiếp theo. Ví dụ: các giá trị In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5552 bị hạn chế nằm trong khoảng từ -127 đến 100 trong Stata và do đó, các biến có giá trị trên 100 sẽ kích hoạt chuyển đổi thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5553. Các giá trị In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5249 trong kiểu dữ liệu dấu phẩy động được lưu trữ dưới dạng kiểu dữ liệu bị thiếu cơ bản (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5561 trong Stata)Ghi chú Không thể xuất giá trị dữ liệu bị thiếu cho kiểu dữ liệu số nguyên Người viết Stata xử lý một cách duyên dáng các loại dữ liệu khác bao gồm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5562, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5563, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5564, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5565, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5566 bằng cách chuyển sang loại được hỗ trợ nhỏ nhất có thể biểu thị dữ liệu. Ví dụ: dữ liệu có loại In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5564 sẽ được chuyển thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5552 nếu tất cả các giá trị nhỏ hơn 100 (giới hạn trên đối với dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5552 không bị thiếu trong Stata) hoặc, nếu các giá trị nằm ngoài phạm vi này, biến sẽ được chuyển thành Cảnh báo Chuyển đổi từ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5562 sang In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5556 có thể dẫn đến mất độ chính xác nếu giá trị In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5562 lớn hơn 2**53Cảnh báo In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5574 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5551 chỉ hỗ trợ các chuỗi có chiều rộng cố định chứa tối đa 244 ký tự, giới hạn do định dạng tệp dta phiên bản 115 áp đặt. Cố gắng ghi các tệp Stata dta với các chuỗi dài hơn 244 ký tự sẽ gây ra lỗi In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1527Đọc từ định dạng StataHàm cấp cao nhất In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5577 sẽ đọc tệp dta và trả về In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5579 có thể được sử dụng để đọc tệp tăng dầnIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
393Chỉ định một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 mang lại một phiên bản In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5579 có thể được sử dụng để đọc các dòng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 từ tệp cùng một lúc. Đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5579 có thể được sử dụng làm trình vòng lặpIn [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
394Để kiểm soát chi tiết hơn, hãy sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0695 và chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 với mỗi lệnh gọi tới In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
18In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
395Hiện tại, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
1542 được truy xuất dưới dạng một cộtTham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5588 cho biết có nên đọc và sử dụng nhãn giá trị để tạo biến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 từ chúng hay không. Nhãn giá trị cũng có thể được truy xuất bằng hàm In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5590, hàm này yêu cầu gọi _______218 trước khi sử dụngTham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5592 cho biết liệu các biểu diễn giá trị bị thiếu trong Stata có nên được giữ nguyên hay không. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
61 (mặc định), các giá trị bị thiếu được biểu thị dưới dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5248. Nếu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32, các giá trị bị thiếu được biểu diễn bằng các đối tượng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5596 và các cột chứa các giá trị bị thiếu sẽ có kiểu dữ liệu In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
72Ghi chú và hỗ trợ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5579. định dạng dta 113-115 (Stata 10-12), 117 (Stata 13) và 118 (Stata 14)Ghi chú Cài đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5600 sẽ phát lên các loại dữ liệu tiêu chuẩn của gấu trúc. In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5562 cho tất cả các loại số nguyên và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5556 cho dữ liệu dấu phẩy động. Theo mặc định, kiểu dữ liệu Stata được giữ nguyên khi nhậpDữ liệu phân loạiDữ liệu >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 có thể được xuất sang tệp dữ liệu Stata dưới dạng dữ liệu được gắn nhãn giá trị. Dữ liệu đã xuất bao gồm các mã danh mục cơ bản dưới dạng giá trị dữ liệu số nguyên và danh mục dưới dạng nhãn giá trị. Stata không có tương đương rõ ràng với >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 và thông tin về việc liệu biến có được sắp xếp hay không bị mất khi xuấtCảnh báo Stata chỉ hỗ trợ các nhãn giá trị chuỗi và do đó, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
15 được gọi trên các danh mục khi xuất dữ liệu. Việc xuất các biến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 với các danh mục không phải chuỗi sẽ tạo ra cảnh báo và có thể dẫn đến mất thông tin nếu các đại diện của danh mục In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
15 không phải là duy nhấtTương tự, dữ liệu được gắn nhãn có thể được nhập từ các tệp dữ liệu Stata dưới dạng các biến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 bằng cách sử dụng đối số từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5588 (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 theo mặc định). Đối số từ khóa In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5611 (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
32 theo mặc định) xác định xem các biến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 đã nhập có được sắp xếp hay khôngGhi chú Khi nhập dữ liệu phân loại, giá trị của các biến trong tệp dữ liệu Stata không được bảo toàn do các biến >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 luôn sử dụng các kiểu dữ liệu số nguyên trong khoảng từ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5615 đến In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5616 trong đó In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5310 là số lượng phân loại. Nếu các giá trị gốc trong tệp dữ liệu Stata được yêu cầu, thì có thể nhập các giá trị này bằng cách đặt In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5618, thao tác này sẽ nhập dữ liệu gốc (chứ không phải nhãn biến). Các giá trị gốc có thể khớp với dữ liệu phân loại đã nhập vì có một ánh xạ đơn giản giữa các giá trị dữ liệu Stata gốc và mã danh mục của các biến Phân loại đã nhập. các giá trị còn thiếu được gán mã In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5615 và giá trị ban đầu nhỏ nhất được gán In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
84, giá trị nhỏ thứ hai được gán In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5621, v.v. cho đến khi giá trị ban đầu lớn nhất được gán mã In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5616Ghi chú Stata hỗ trợ sê-ri được dán nhãn một phần. Các chuỗi này có nhãn giá trị cho một số nhưng không phải tất cả các giá trị dữ liệu. Nhập chuỗi được gắn nhãn một phần sẽ tạo ra một >>> vectorized_get = numpy.vectorize(lambda url: requests.get(url).status_code)
>>> df['New Status Code'] = vectorized_get(df.URL)
9124 với các danh mục chuỗi cho các giá trị được gắn nhãn và danh mục số cho các giá trị không có nhãnđịnh dạng SASHàm cấp cao nhất có thể đọc (nhưng không ghi) SAS XPORT (. xpt) và (kể từ v0. 18. 0) SAS7BDAT (. sas7bdat) định dạng tập tin Tệp SAS chỉ chứa hai loại giá trị. Văn bản ASCII và giá trị dấu phẩy động (thường là 8 byte nhưng đôi khi bị cắt bớt). Đối với tệp xuất, không có chuyển đổi loại tự động thành số nguyên, ngày hoặc phân loại. Đối với các tệp SAS7BDAT, mã định dạng có thể cho phép các biến ngày được tự động chuyển đổi thành ngày. Theo mặc định, toàn bộ tệp được đọc và trả về dưới dạng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43Chỉ định một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
90 hoặc sử dụng In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
0695 để lấy các đối tượng người đọc (In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5628 hoặc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5629) để đọc tệp dần dần. Các đối tượng người đọc cũng có các thuộc tính chứa thông tin bổ sung về tệp và các biến của nóĐọc tệp SAS7BDAT In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
396Lấy một trình vòng lặp và đọc một tệp XPORT 100.000 dòng cùng một lúc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
397Thông số kỹ thuật cho định dạng tệp xport có sẵn trên trang web của SAS Không có tài liệu chính thức nào cho định dạng SAS7BDAT định dạng SPSSMới trong phiên bản 0. 25. 0 Chức năng cấp cao nhất có thể đọc (nhưng không ghi) SPSS SAV (. sav) và ZSAV (. tệp định dạng zsav) Tệp SPSS chứa tên cột. Theo mặc định, toàn bộ tệp được đọc, các cột phân loại được chuyển đổi thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5631 và một In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 với tất cả các cột được trả vềChỉ định tham số In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 để có được một tập hợp con các cột. Chỉ định In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5618 để tránh chuyển đổi các cột phân loại thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5631Đọc một tệp SPSS In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
398Trích xuất một tập hợp con các cột có trong In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
47 từ tệp SPSS và tránh chuyển đổi các cột phân loại thành In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5631In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
399Thông tin thêm về các định dạng tệp SAV và ZSAV có tại đây Các định dạng tệp khácbản thân gấu trúc chỉ hỗ trợ IO với một bộ định dạng tệp giới hạn ánh xạ rõ ràng tới mô hình dữ liệu dạng bảng của nó. Để đọc và ghi các định dạng tệp khác vào và từ gấu trúc, chúng tôi khuyên dùng các gói này từ cộng đồng rộng lớn hơn mạngCDFxarray cung cấp các cấu trúc dữ liệu lấy cảm hứng từ gấu trúc In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
43 để làm việc với bộ dữ liệu đa chiều, tập trung vào định dạng tệp netCDF và chuyển đổi dễ dàng sang và từ gấu trúccân nhắc hiệu suấtĐây là một so sánh không chính thức của các phương pháp IO khác nhau, sử dụng pandas 0. 24. 2. Thời gian phụ thuộc vào máy và nên bỏ qua những khác biệt nhỏ In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
00Các chức năng kiểm tra sau đây sẽ được sử dụng bên dưới để so sánh hiệu suất của một số phương pháp IO In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
01Khi viết, ba chức năng hàng đầu về tốc độ là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5639, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5640 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5641In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
02Khi đọc, ba chức năng hàng đầu về tốc độ là In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5642, In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5643 và In [13]: import numpy as np
In [14]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [15]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [16]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [17]: df
Out[17]:
a b c d
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 NaN
In [18]: df["a"][0]
Out[18]: '1'
In [19]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [20]: df.dtypes
Out[20]:
a int64
b object
c float64
d Int64
dtype: object
5644
Làm cách nào để chuyển đổi yêu cầu JSON thành DataFrame trong Python?
Hàm json_normalize() dùng để chuyển đổi chuỗi JSON thành DataFrame . Bạn có thể tải chuỗi JSON bằng json. chức năng tải (). Truyền đối tượng JSON tới json_normalize() , trả về Khung dữ liệu Pandas.
Làm cách nào để lấy dữ liệu từ API trong gấu trúc?
Hãy bắt đầu. . Bước 1 — Tải xuống tập dữ liệu. . Bước 2 — Khởi động Jupyter Notebook và tải tập dữ liệu vào bộ nhớ bằng Python. . Bước 3 — Xác định chức năng gọi API. . Bước 4 — Gọi hàm bằng cách sử dụng Cột DataFrame làm tham số. . Bước 5 — Bình thường hóa hoặc Làm phẳng phản hồi JSON Làm cách nào để chuyển đổi từ điển JSON sang DataFrame trong Python?
Cách chuyển đổi JSON sang Pandas DataFrame . Phương pháp 1. Sử dụng read_json() để chuyển đổi chuỗi JSON thành DataFrame Phương pháp 2. Sử dụng json_normalize() và json. loading() để chuyển đổi chuỗi JSON thành DataFrame Phương pháp 3. Sử dụng read_json() để chuyển đổi tệp JSON thành DataFrame Làm cách nào để đọc tệp JSON trong DataFrame của gấu trúc?
|
