如何在 pandas 中向下转换数字列？
如何优化数据帧内存占用并为数值列找到最优(最小)数据类型dtypes。例如： A B C D 0 1 1000000 1.1 1.111111 1 2 -1000000 2.1 2.111111 >>> df.dtypes A int64 B int64 C float64 D float64 预期
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我有一个带有字母数字键的数据框，我想将其保存为 csv 并稍后读回.由于各种原因，我需要将此键列显式读取为字符串格式，我有严格数字的键，甚至更糟，例如:1234E5，Pandas 将其解释为浮点数.这显然使密钥完全无用. 问题是，当我为数据框或其任何列指定字符串 dtype 时，我只会得到垃圾.我这里有一些示例代码: df = pd.DataFrame(np.random.rand(2,2
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将 pandas 数据框列导入为字符串而不是 int
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将 Pandas 数据框列作为字符串而不是 int 导入
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是否可以使用火花数据框(pyspark)中的 d-type 找到哪一列是日期?
我有一个数据框:- df =姓名 Date_1 Date_2 Roll.no基拉姆 22-01-2020 23-01-2020 20克里什 24-02-2020 05-01-2020 25蠕虫 09-01-2020 25-02-2020 24基恩 14-12-2019 25-01-2021 56 现在我想使用 d-types. 来查找日期列.正如我们所知，在 pyspark 中日期被视为 st
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约束numpy自动将整数转换为浮点数(python 3.7)
我刚刚犯了以下错误: a = np.array([0,3,2，1])a [0] = 0.001 我期望将0替换为.001(并且numpy数组的dtype会自动从int切换为float).但是，print(a)返回: array([0，3，2，1]) 有人可以解释为什么numpy这样做吗?我很困惑，因为将整数数组乘以浮点数会自动将dtype更改为float: b = a *
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