jsonlines文件的文件： {"id": 1, "uuid": "1344800117571260417"}0 1 1344800117571260416
1 2 1344900117571260928 但是uuid有不同的值，panda
浏览 2提问于2021-04-17得票数 7
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如果我知道该列是分类的，那么我将用前一列的值填充空列。那么，我如何理解这个专栏是明确的还是不明确的呢？提前谢谢。
浏览 1提问于2020-02-19得票数 1
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有时，当数据导入到Pandas时，它总是以object类型导入。对于大多数操作来说，这很好，但是我正在尝试创建一个自定义导出函数，我的问题是：
我知道我可以告诉潘达斯这是int，str等类型的。但我不想这么做，我希望熊猫能够在用户导入或添加列时知道所有的数据类型。
浏览 1提问于2016-12-21得票数 16
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我有一个pandas dataframe，它有一个包含字符串值和布尔值的列。由于这种差异，列的数据类型推断为“object”。当我对这一列运行.str.strip()时，它会将我所有的布尔值转换为NaN。有谁知道我怎样才能防止这种情况发生？我可以接受布尔值变成字符串，但是Nan？
浏览 1提问于2017-08-29得票数 1
我正在使用Pandas来转换一些体育数据。一列是主队统计数据，第二列是客队统计数据。 统计数据是从excel文件中读取的。当我从数据框中打印字典时，所有客场球队的统计数据都是浮点型的(但很多应该是整数)。当我打印每个列值的类型时，第一列将显示为整数和浮点数，而第二列的所有内容都由numpy.float64值组成。以下是python脚本和输出： import pandas as pdpd.options.mode.chained_assignment
浏览 21提问于2021-04-27得票数 0
如果我有一个数据帧，它看起来像# col1
#0我只是好奇在操作pandas数据帧时自动类型转换的规则是什么。
浏览 3提问于2015-07-11得票数 2
当使用pandas将查询的输出加载到DataFrame中时，标准行为是将包含NULL的整型字段转换为浮点型，以便NULL变为NaN。从pandas 1.0.0开始，它们包含了一个名为pandas.NA的新类型，用于处理具有NULL的整型列。但是，当使用pandas.read_sql()时，当出现NULL时，整型列仍然转换为浮点型，而不是整型。有没有一种方法可以将查询中的整型列直接加载到Int64数据类型中，而不是先将其强制为浮点型，然后再手动将其转换为
浏览 26提问于2020-03-18得票数 2
在我的Django视图中，我希望将字典列表加载到Pandas中，对其进行操作，再转储到dict，并将这些被操纵的数据作为该视图的JSON响应的一部分返回： 'pre_pandas': pre_pandas,'post_pandas': post_pa
浏览 5提问于2019-11-12得票数 0
import pandas as pddf = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float)在创建DataFrame时，我们将数据类型定义为float，但没有指定要将哪一列更改为float。我们让python根据值来
浏览 43提问于2018-07-13得票数 1
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尝试从excel文件中获取列时，此列的值为like= 819195861645728953,213234621044503745。当我获得数据帧设备列时，将所有值更改为: 8.19195861645729e+17，2.132346210445037e+17，即使我将其更改为str或放入以下内容：值总
浏览 4提问于2021-05-20得票数 0
我将一个Pandas DataFrame存储在一个包含整数数据的列的.csv文件中，但由于遗留原因，数据库系统将其视为浮点数，因此.csv也需要将其存储为浮点数。当使用df.to_csv存储它时，它保留了零填充的十进制部分，因此.csv文件中的列如下所示：3.0123.0
...但是，当我用pandas.from_csv加载它时，它将推断类型为int64，尽管尾随为零。我查看了文档，看起来我可以手动将数据类型指定为float64，但我认
浏览 4提问于2018-06-28得票数 0
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问题是，默认情况下，pandas推断类型的方式不符合我的需求。例如，某些行没有值的数值变量最终会被解释为float64，即使它们本应用作整数。例如，我希望优先考虑Int64Dtype而不是float64，而不必手动创建巨大的数据类型字典。一个糟糕的解决方案是读取.csv，用我自己的算法检查每个变量，以构成我自己的dtype字典，然后用字典重新打开.csv或更改每个变量。我想知道是否有一种简单的方法来使用自定义推断，或者甚至只是为dtype检查设置了一个不同的顺序，但一直找不到。
浏览 37提问于2021-01-13得票数 1
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我有一个包含以下内容的CSV文件Pandas_float_test.csv20180904115745000007000with open(os.path.join('data','Pandas_float_test.csv')) as csv_file:
df = pd.read_csv(csv_file,header='infer', parse_datespd.api.types.is_string_dtype
浏览 0提问于2019-01-30得票数 2
我有一个具有以下数据类型的dataframe：campanhaobjectvalor_ajustado object
列valor_ajustado有一些值，当我试图使用df.to_parquet(buffer, index=False)编写一个拼花文件时，它会抛出一个异常。File "/Users&#x
浏览 1提问于2020-02-06得票数 3
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当与熊猫一起阅读时，信息显示它被读为int。# shows modified dtype now# Tried both, but resulted in same.ProfileReport(df)
您能解释一下用pandas_profiling解释数据类型的正确方法吗？即，将contra
浏览 2提问于2021-01-20得票数 4
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当我用pandas.read_csv打开它时，它总是给我unicode。有没有办法将数据帧转换为非unicode或将其转换为字符串(并保持浮点型单元格为浮点型)？我还尝试用astype(str)更改该列的数据类型，但也不起作用。return input.encode('utf-8') return input
df = convert(df) 当我调用df.index.unique()时，
浏览 11提问于2019-02-08得票数 0
我有一个列" Vendor“的数据集，它有多个值作为”无限“，当我使用read_csv时，熊猫会自动将供应商列值转换为inf，并将其数据类型更改为float64。Infinity,1Infinity,3Infinity,5VendorValue
inf 1
浏览 4提问于2022-02-25得票数 1
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嗨，我正在尝试从MongoDB读取数据，并试图将其转换为数据帧，但得到了一个错误：“(”无法用ObjectId类型转换ObjectId('620d3f43ae93743dbb6f6846')：在推断Arrow数据类型时不识别ObjectId值类型“，”对于带有类型对象的列_id，“转换失败”。import streamlit as stimport streamlit as sti
浏览 1提问于2022-02-28得票数 0
我正在尝试将JSON字符串转换为pandas数据帧。虽然如果没有“缺失值”(如空格或'NA')，pandas.read_json可以推断数据类型，但如果值中有空格，它会将列分类为dtype object。
浏览 55提问于2019-12-12得票数 0
我相信to_hdf(...)会推断列的数据类型，有时会出错。我想知道怎样才是正确的方法来处理这个问题。import pandas as pddf = pd.DataFrame({"a": np.random.randint(1e7, 1e8仅用数字填充列将导致数据类型int32并无问题地存储。将一个元素设置为abc将数据更改为对象，但似乎to_hdf内部推断另一种数据类型并引发错误：T
浏览 1提问于2020-09-16得票数 0
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