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", "name": "VendorID", "numpy_type": "float64", "pandas_type": "float64"}, {"metadata": null, "field_name", "name": "pickup_longitude", "numpy_type": "<e
浏览 0提问于2018-07-20得票数 2
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np.random.randint(2, size=(10,), dtype='u1')})
指纹：magnitude float64x-center float64dtype: object[r['label'].dtype for i, r in scene_df.iterrows()][dt
浏览 2提问于2017-02-25得票数 1
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import pandas as pd;dataSet.describe(include = 'all');<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>Data columns (total 12 columns):
fixed acidity 1599 non-null
浏览 0提问于2019-02-27得票数 2
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涨跌幅 239 non-null float64正股价 239 non-null float64转股价 239 non-null float64强赎触发价 239 non-null float64尝试不同的语句：
>>> import pandas
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
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3.0']})print(df['x'].astype('float').dtype)print(df['x'].astype('single').dtype)
浏览 1提问于2017-07-29得票数 0
ask_open : FLOAT,ask_low : FLOAT,
ask_close : FLOAT 在我执行pandas.read_gbq： df['price_datetime'] = df['price_datetime'].astype(object) 现在我(认为)我正在使用to_gbq，所以我这样做了： import pandaspandas.io.gbq.to_gbq(df, <table_na
浏览 44提问于2017-07-06得票数 4
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pandas_df = pq.ParquetDataset('ttt', filesystem=file_system).read_pandas().to_pandas() b'"Unnamed: 5", "pandas_type": "float64", "numpy_type": "float6
浏览 0提问于2019-05-13得票数 0
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tran.dtypes
State objectMTFPer float64YFTM int64YNB int64YTRint64NoTR int64
NoTRPer
浏览 2提问于2020-10-11得票数 1
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CSV.File忽略选项
、、、
我正在尝试读取csv并将其转换为pandas数据帧。但该标头未被接受。好的，我在google上搜索选项并将header设置为1，但它不起作用。我还设置了手动数据类型，因为前两个应该是Float64，最后一个应该是Int。我没有收到错误消息，但是如果我设置了类型manual，所有的列都是浮点型。这不是我想设置的。julia> using Pandas julia> using CSV julia> ofenbelegung_df = CSV.File("dichte.csv"; header=
浏览 16提问于2021-01-02得票数 1
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ACT_TIME_AERATEUR_1_F3 8645 non-null float64ACT_TIME_AERATEUR_1_F6 8645 non-null float64ACT_TIME_AERATEUR_1_F8ACT_TIME_AERATEUR_1_F3 61 non-null float64<
浏览 3提问于2016-08-18得票数 1
, in pandas., in pandas.float64low float64time datetime64[ns, US/Alaska]volumetofloat64
dty
浏览 3提问于2018-11-01得票数 0
我使用pandas#read_csv将文件中的数据读取到数据框中，并使用pandas#to_numeric作为其中一列的。我希望此列始终作为float64读取。然而，熊猫将返回float64或int64。有没有办法强制熊猫to_numeric总是返回float64pd.read_csv("foo.csv", converters={
"some_col
浏览 2提问于2020-05-19得票数 0
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我不知道为什么，但当我的熊猫专栏中有dtype: Float64时，我无法发出以下命令：以下错误如下：
如果我将dtype设置为: float64，一切都进行得很顺利。
浏览 5提问于2021-08-30得票数 1
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在Pandas中使用read_csv()读取csv文件后，我希望将一些列数据转换为float64以供进一步处理，因为它们目前表示为object dtype。_first_chunk:
浏览 3提问于2017-12-12得票数 2
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第一次将pandas数据帧文件另存为.h5后，该文件的大小会显著增加。如果我保存加载的数据帧，文件大小不会再次增加。这让我怀疑第一次保存的是某种类型的元数据。产生这种折痕的原因是什么？Column2 1000000 non-null float64memory usage: 15.3 MB<class 'pandas.core.frame.DataFrameColumn2 1000000 non-null float64
dt
浏览 20提问于2020-03-21得票数 0
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我想知道是否有一种方法可以提高将大型csv文件读取到pandas数据帧中的性能。我有3个大的(每个3.5 it的记录)管道分隔的文件，我想要加载到dataframe中，并在其上执行一些任务。目前，我使用pandas.read_csv()在参数中定义cols和它们的数据类型，如下所示。通过定义列的数据类型，我确实看到了一些改进，但它仍然需要3分钟以上的时间来加载。import pandas as pd
df = pd.read_csv(file_, index_col=None, usecols = sourceFields, sep=&#x
浏览 1提问于2018-03-09得票数 0
我有一个具有object,int64,float64数据类型的pandas数据帧。我想获取int64 and float64列的列名。我在pandas中使用了以下命令，但它似乎不起作用以下是我的数据类型 <class 'pandas.core.frame.DataFrame&#x
浏览 0提问于2018-08-04得票数 14
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示例：temp = pd.DataFrame(data={"x":[1, 2, 3, None, 4], "y":[5, 6, 7, None, None]})
浏览 7提问于2022-01-31得票数 1
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我使用这个命令来读入一个带有日期时间的csv文件： df = pd.read_csv("filename.csv",parse_dates=['TimeFrame']) 列'TimeFrame‘中的内容的格式与默认格式略有不同： 这是csv文件中的格式： 1,2021-04-01_13:47:31,30.0,35.375,20.725,20.416,32.830,0.000 Python无法识别日期和时间之间的"_“(下划线)。导入的数据格式为str。如果我手动将"_“改为”“，问题就解决了。 如何避免这个额外的步骤，让python在导
浏览 9提问于2021-04-07得票数 0
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