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pandas处理数据的问题
limitlessun
2018-03-13 11:08:21
输入文件为txt格式,我用read_table读取后保留了后两列数据,数据类型都为object,我用to_datetime将其中一列的数据类型变为datetime64,如图所示,现在遇到以下两个问题:
1.对于model列,我只想保留flavor后的数字部分,并将类型转化为int,如何处理?
2.对于time列,我只想保留年,月,日,怎么处理?
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pandas处理数据的问题
输入文件为txt格式,我用read_table读取后保留了后两列数据,数据类型都为object,我用to_datetime将其中一列的数据类型变为datetime64,如图所示,现在遇到以下两个问题: 1.对于model列,我只想保留flavor后的数字部分,并将类型转化为int,如何处理? 2.对于time列,我只想保留年,月,日,怎么处理?
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limitlessun
2018-03-15
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抱歉,图片没有传上来
我现在用的方法如下:
1.先将model列做字符串切割,保留flavor后的字符,再用astype转换为int
2.对对time列做字符串切割,保留YYYY-mm-dd格式,然后将类型转化为datetime
请问各位大神有无更好的办法?
DarkChampion
2018-03-14
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“如图所示”,图在哪?
limitlessun
2018-03-14
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顶一下~~顶一下~~~大神们帮帮忙~~
Pandas
数据
处理
与分析
关于
Pandas
如何由来的,这里就不过多介绍了(有兴趣可以去了解了解他的历史)。
Pandas
是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决
数据
分析任务而创建的。
Pandas
纳入了大量库和一些标准的
数据
模型,提供了高效地操作大型
数据
集所需的工具,而且
Pandas
提供了大量能使我们快速便捷地
处理
数据
的函数和方法。他主要有以下功能: 为浮点数和与浮点数精度丢失提供了简易的
处理
方法。 大
数据
(数...
使用
pandas
处理
excel
数据
使用
pandas
处理
excel
数据
使用
Pandas
进行
数据
处理
和分析的入门指南
本文将介绍如何使用Python的
Pandas
库进行
数据
处理
和分析,包括
数据
导入、
数据
清洗、
数据
转换和简单分析等方面的内容。
【Python自动化Excel】
pandas
处理
Excel
数据
的基本流程
【Python自动化Excel】
pandas
处理
Excel
数据
的基本流程 这里所说的
pandas
并不是大熊猫,而是Python的第三方库。这个库能干嘛呢?它在Python
数据
分析领域可是无人不知、无人不晓的。可以说是Python世界中的Excel。
pandas
库
处理
数据
相比于Excel,有一个极大的优点:
数据
和
处理
逻辑是分离的。基于这一点,便可以实现Excel
数据
处理
的自动化,对于重复繁琐的
数据
分析,
pandas
一次编写脚本便“终身受益”。反观Excel,遇到重复的任务还得一遍一遍地输入公式、拖动填充柄。
pandas
处理
数据
最多是M级?还是G?还是亿?极限数量是多少呢?
一般来说,用
pandas
处理
小于100兆的
数据
,性能不是
问题
。当用
pandas
来
处理
100兆至几个G的
数据
时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。 我今天用pyspark读取2~3G日志文件时,居然报OOM!想必就是
数据
量超过了pd
处理
极限导致的 【报错代码】Ha...
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