当利用pandas进行数据处理的时候,经常会遇到数据类型的问题,当拿到数据的时候,首先需要确定拿到的是正确类型的数据,一般通过数据类型的转化,这篇文章就介绍pandas里面的数据类型(data types也就是常用的dtyps),以及pandas与numpy之间的数据对应关系. dataframe中的 object 类型来自于 Numpy,  他描述了每一个元素 在 ndarray 中的类型 (也就是Object类型).而每一个元素在 ndarray 中 必须用同样大小的字节长度. 比如 int…

现象: Numpy区分了str和object类型,其中dtype(‘S’)和dtype(‘O’)分别对应于str和object. 然而,pandas缺乏这种区别 str和object类型都对应dtype(‘O’)类型,即使强制类型为dtype(‘S’)也无济于事 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> >>> >>> np.dtype(str) dtype…

因为要做一个项目,开始研究Excel种的数据类型.发现偌大的一个cnblogs竟然没人写这个,自己研究以后记录下来. 在我们通常的认识中,Excel中的数据类型有这么几种 1.常规:2.数值:3.货币:4.会计专用:5.日期:6.时间: 7.百分比:8.分数:9.科学技术:10.文本:11.特殊:12.自定义 同样在一个格子里边输入一个  6 如果什么都不设置,它是个[右对齐]的[常规]6 如果设置成文本,它是个[左对齐]的[文本]6 如果设置成货币,它是个[右对齐]的[货币]￥6:00 而你双…

数据类型操作 如何改变Series/ DataFrame 对象 增加或重排:重新索引 删除:drop 重新索引 .reindex() reindex() 能够改变或重排Series和DataFrame索引 d.reindex(['c5','c4','v3','v2','c1']) 这样是改变index的顺序 d.reindex(column=['同比',...] 这样是改变column的顺序 .reincdex() 的参数 index,columns 新的行列顺序 fill_value 重新索引…

前提:先研究javascript中的变量有几种,参考: http://www.w3school.com.cn/js/js_datatypes.asp http://glzaction.iteye.com/blog/1285147 测试1: typeof关键字 var obj= {test:'test'}; typeof obj;//输出object var list = [{test:'test'}]; typeof list;//输出object var str = 'str'; typeof…

移除重复数据 dataframe中常常会出现重复行,DataFrame对象的duplicated方法返回一个布尔型的Series对象,可以表示各行是否是重复行.还有一个drop_duplicates方法,用于返回一个移除了重复行的DataFrame. In [36]: data = DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4,"k2":[1,1,2,3,3,4,4]}) In [37]: data Out[37]: k1 k2 0 one 1 1 one 1…

1.函数:空值判断 1)判断数值是否为空用 pd.isna,pd.isnull,np.isnan2)判断字符串是否为空用 pd.isna,pd.isnull:3)判断时间是否为空用 pd.isna,pd.isnull,np.isnat 参数:obj:标量或数组 返回:布尔或布尔数组 说明: 1.NA值如None或np.nan,NaT将映射True值.''或np.inf不被视为NA值 2.pandas.options.mode.use_inf_as_na = True#视为na值 3.Series…

//Ansistring 转 char void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender) { AnsiString Test = "哈哈"; char *chr = Test.c_str(); } //char转Ansistring #include <windef.h> void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender) { AnsiString str =…

1. 范围  float和double的范围是由指数的位数来决定的.  float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下:  float:  1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位)  double:  1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位)  于是,float的指数范围为-127~+128,而double的指数范围为-1023~+1024,并且指数位是按补码的形式来划分的.  其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零…

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('./zue_164466.csv') df['ptdate'] = pd.to_datetime(df['ptdate'],format='%Y-%m-%d') df['dateDiff'] = pd.to_datetime('today')-df['ptdate'] df['dateDiff'] = df['dateDiff'].dt.days R_Agg = df.groupby…