Pandas Series - Series构造函数中的force dtype

Pandas Series是Pandas库中的一种数据结构，它是一维带标签的数组，可以存储任意类型的数据。Series构造函数中的force dtype参数用于强制指定Series的数据类型。

force dtype参数可以接受一个数据类型作为参数，用于强制将Series的数据类型转换为指定的类型。如果不指定force dtype参数，Pandas会根据数据的类型自动推断出Series的数据类型。

force dtype参数的主要作用是确保Series中的数据都具有相同的数据类型，这在某些情况下非常重要，例如进行数值计算或者数据分析时需要保持数据的一致性。

以下是force dtype参数的一些常见应用场景和优势：

数据类型转换：force dtype参数可以将Series中的数据类型转换为指定的类型，例如将字符串类型转换为数值类型，或者将数值类型转换为日期类型。
数据一致性：通过指定force dtype参数，可以确保Series中的数据都具有相同的数据类型，避免数据类型不一致导致的计算错误或数据分析错误。
数据存储优化：通过指定force dtype参数，可以将Series中的数据类型转换为占用空间更小的类型，从而节省存储空间。
数据处理效率：通过指定force dtype参数，可以将Series中的数据类型转换为适合特定计算操作的类型，从而提高数据处理的效率。

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参考链接：

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（五）Python：Pandas中的Series

0 1 1 2.0 2 a dtype: object 值 [1 2.0 'a'] 键，和range函数类似 RangeIndex(start=0, stop...([1, 2, 3], dtype='int64') 使用基本运算定义好了一个Series之后，我们可以对它进行一些简单的操作，代码如下所示： import pandas as...dtype: float64 数据对齐数据对齐是Serie的一个很重要的功能，能简化数据处理，代码如下所示： import pandas as pd data = {'AXP...False CSCO False BA False AAPL True dtype: bool 数据对齐的一个重要功能是：在运算中自动对齐不同索引的数据...,'CVX':'23.78'} cSer = pd.Series(aSer) print(bSer + cSer) # 都有数据才会显示，如bSer中无CVX，所以显示为NaN，都有数据的，因为是字符串

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pandas中的series数据类型

import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...通过这种方式创建的series，不是array的副本，即对series操作的同时也改变了原先的array数组，如s3 （2）由字典创建字典的键名为索引，键值为值，如s4； ''' n1...isnull(),notnull()函数检测缺失数据 ''' # print(type(None),type(np.nan)) ''' <class 'float'....isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值 # print(s12

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Pandas库的使用--Series

1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])#...index表示索引 print(s1['a']) print(s1[0]) print(s1[:3])# 在Series中切片是一个闭合区间表示Series中0-3的元素 print(s1['a':'...Series的相关特性及函数 from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引 obj = Series([4, 7, -5, 3]) print...obj2['d']=6 #替换Series中的元素 print(obj2) # print(obj2[:3]) # 数字的下标还存在，也可以分片 # print(obj2[['c', 'a', '...index.name = 'index'print(obj4) 持续更新中。。。。

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Python Pandas 的使用——Series

参考链接：访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...b bear c cat d dog dtype: object Pandas 中整型为int64，浮点型为float64，字符串、布尔型等其他数据类型为object 通过dict...: int64 相比于python中的dict，Series中索引与元素是一种映射关系，元素在Series对象中是有序存储的，并是通过索引实现其有序的。 ...以数组方式获取Series的值，与values的区别在于array返回的是PandasArray()数据结构 2.5 Series常用函数 Series 拷贝深拷贝 cpys = series2...print(cpys2 is series2) # True print(cpys is series2) # False Series重设索引reindex函数 reindex() 函数会创建一个新的对象

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Python之Pandas中Series、DataFrame实践

Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。...操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤（.ix） 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。

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今天和大家分享几个简单的Series运算，后期掌握DataFrame后会进一步深入分享。...一、Series的筛选如果想把Series中符合某些条件的值列出来，可以直接在中括号内输入判断条件即可，符合条件的即会被筛选出来！划重点：本用法是pandas数据筛选的核心思想！后期会多次分享！...二、Series数据运算这里需要和大家分享的就是，Series无论做何种运算，都是整个整体一起做运算的。这里也突出了pandas按列处理数据的思想！...三、in函数在Series中的应用这一组案例和大家分享的是Series与字典一样可以使用in函数进行查询，但是默认情况下如果直接查询对象，则查询的是键而不是值！...四、Series之间的运算 Series的超超重要的功能：在算术运算中会自动对齐不同索引的数据这个功能也会在将来重复重复重点重点分享！本期大家先有个印象！

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jupyter notebook 即在同级目录中打开cmd，cmd中输入命令并运行：jupyter notebook 编辑代码文件如下，然后运行： import pandas as pd df =...解决方案如下： import pandas as pd file = open('豆瓣排名前250电影.csv') df = pd.read_csv(file, sep='#') 这样的代码能够成功运行...Series对象的str.split方法的返回值数据类型为Series，Series中的每一个值的数据类型为list。...Series对象的apply方法是指对其中的每个元素进行映射。 pd.Series方法将变量area_split_series的中list元素转为Series。...第1个参数的数据类型是函数对象，是将抽出的行或者列作为Series对象，可以利用Series对象的方法做聚合运算。第2 个参数为关键字参数axis，数据类型为整型，默认为0。

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Influxdb中的Series file解析

path]/[database]/_series 我们来看下_series目录下的结构： ....Segment文件遍历操作 ForEachEntry：遍历读取每一条SeriesEntry, 然后回调传入的函数 func (s *SeriesSegment) ForEachEntry(fn func...，最主要的就是series key到 series id的map和series id到offset的map; 在内存中的Index数量超过阈值时，会在调用CreateSeriesListIfNoExists...时被compact到磁盘文件;SeriesIndex对象在被初始化时会从磁盘文件中读取index, 在磁盘文件中的存储是按hash方式来定位写入的，使用的是mmap的方式;查找索引时先从内存查找才从磁盘文件查找...如果没有对应的id,则将series key插入到Partition（其实就是写入到对应的segment中） func (p *SeriesPartition) CreateSeriesListIfNotExists

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Pandas把dataframe或series转换成list的方法

list： # 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist() 把a列中不重复的元素转换成list： df['a'].drop_duplicates()...转换为list Series.tolist() Python 将Dataframe转化为字典（dict）有时候我们需要Dataframe中的一列作为key，另一列作为key对应的value。...import pandas as pd data = pd.DataFrame([['a',1],['b',2]], columns=['key','value']) dict1 = dict(zip(...dict2 Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}} 到此这篇关于Pandas把dataframe或series转换成list的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas...把dataframe或series转换成list内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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例如pandas.read_csv()，pandas.DataFrame.astype()，或者在Series构造函数中。...在 apply 中的 dtype pandas 目前在 apply 函数中不会保留 dtype：如果你沿着行应用，你会得到一个 Series，其 dtype 为 object（与获取一行相同 -> 获取一个元素将返回基本类型...这可以在构造过程中通过在DataFrame构造函数中指定dtype="category"来完成： In [17]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B":...例如pandas.read_csv()，pandas.DataFrame.astype()，或在Series构造函数中。...apply 中的 dtype pandas 目前不会在应用函数中保留 dtype：如果沿着行应用，你会得到一个dtype为object的Series（与获取一行相同 -> 获取一个元素将返回基本类型），

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Python3快速入门（十三）——Pan

2、Series对象构造 Series构造函数如下： pandas.Series( data, index, dtype, copy) data：构建Series的数据，可以是ndarray，list，...如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...output: # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 hello # dtype: object 3、Series数据的访问 Series中的数据可以使用有序序列的方式进行访问...返回True Series.ndim：返回底层数据的维数，默认为1 Series.size：返回基础数据中的元素数 Series.values：将对象作为ndarray返回 Series.head()：...，也可以通过将整数位置传递给iloc()函数来选择行，返回Series，Series的名称是检索的标签，Series的index为DataFrame的columns。

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上手Pandas，带你玩转数据（1）-- 实例详解pandas数据结构

文章目录关于pandas pandas创始人对pandas的讲解 pandas的热度 pandas对于数据分析 pandas数据结构简介 Series DataFrame pandas数据结构方法详解...1.对表格类型的数据的读取和输出速度非常快。（个人对比excel和pandas，的确pandas不会死机....）在他的演示中，我们可以看到读取489597行，6列的数据只要0.9s。...Pandas序列可以使用以下构造函数创建： pandas.Series( data, index, dtype, copy) 参数释义： data：数据采取各种形式，如：ndarray，list，constants...(s['f']) #引发异常 ---- DataFrame 可以使用以下构造函数创建一个pandas DataFrame： pandas.DataFrame( data, index, columns,...---- panel 面板可以使用以下构造函数创建： pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy) 参数释义： data：

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Python数据分析模块 | pandas做数据分析(一):基本数据对象

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Pandas-2. Series

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数据科学 IPython 笔记本 7.4 Pandas 对象介绍

[1] # 0.5 data[1:3] ''' 1 0.50 2 0.75 dtype: float64 ''' 然而，我们将要看到，Pandas Series比它模仿的一维 NumPy...: int64 ''' 我们将在“数据索引和选择”中讨论 Pandas 索引和切片的一些怪异之处。...构造序列对象我们已经看到了从头开始构建 Pandas Series的几种方法；所有这些都是以下内容的某个版本： >>> pd.Series(data, index=index) 其中index是一个可选参数...与前一节中讨论的Series对象一样，DataFrame可以被认为是 NumPy 数组的扩展，也可以被认为是 Python 字典的特化。我们现在来看看这些观点。...构造DataFrame对象 Pandas DataFrame可以通过多种方式构建。这里我们举几个例子。

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Series对象 Python最基本的数据结构是list，这也是了解pandas.Series对象的一个很好的起点。...: int64 以下是Series从Python字典构造带有标签索引的的方法： >>> city_employee_count = pd.Series({"Amsterdam": 5, "Tokyo":...我们可以DataFrame通过在构造函数中提供字典将这些对象组合为一个。字典键将成为列名，并且值应包含Series对象： >>> city_data = pd.DataFrame({ ......+03, 8.0e+00], [8.0e+03, nan]]) 三、访问Series元素在上面的部分中，我们已经介绍了pandas的数据结构。..."] >>> df.drop(elo_columns, inplace=True, axis=1) >>> df.shape (126314, 20) 八、指定数据类型当DataFrame通过调用构造函数或读取

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