数据类型object与category比较 category数据类型 官方文档是这样描述的： Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。 　　1.Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段 ...

目录 简介 创建category 使用Series创建 使用DF创建 创建控制 转换为原始类型 categories的操作 获取category的属性 重命名categories 使用 ...

一、category数据类型 Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。 Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。 与其它被统计的变量相比，categorical 类型 ...

纵轴表示不同索引axis=0,横轴表示不同列axis=1 DataFrame类型创建 1.从二维ndarray对象创建 2.从一维ndarray对象字典创建 3.从列表类型的字典创建 ...

一、更改Pandas Dataframe中一列或多列的数据类型 更改一列： 输出结果： 更改多列： 输出结果： 二、pandas数据类型结构 DateFrame中str类型为object ...

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, ...

数据框（data.frame）是最常用的数据结构，用于存储二维表（即关系表）的数据，每一列存储的数据类型必须相同，不同数据列的数据类型可以相同，也可以不同，但是每列的行数（长度）必须相同。数据框的每列都有唯一的名字，在已创建的数据框上，用户可以添加计算列。 1 创建 ...

一、Series Pandas的核心是三大数据结构：Series、DataFrame和Index。绝大多数操作都是围绕这三种结构进行的。 Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy的一维数组通过隐式定义的整数索引获取元素值，而Series用一种显式定义 ...