摘要:這是第一篇小筆記因?yàn)榻?jīng)常遇到轉(zhuǎn)的問題所以決定開一個(gè)賬號(hào)來記錄我常用的代碼這是在一位大神那里看到的大家可以去看看他的發(fā)表這個(gè)是查看每列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息及類型把轉(zhuǎn)我是一位菜鳥哈哈哈初來乍到多多包涵
這是第一篇小筆記 因?yàn)榻?jīng)常遇到object轉(zhuǎn)float的問題 所以決定開一個(gè)賬號(hào)來記錄我常用的代碼
這是在一位大神那里看到的
大家可以去看看他的發(fā)表 https://segmentfault.com/a/11...
data.info()#這個(gè)是查看每列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息及類型
df = data.apply(pd.to_numeric, errors="coerce") #把 object轉(zhuǎn)numeric
我是一位菜鳥哈哈哈 初來乍到多多包涵
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摘要:提供了使我們能夠快速便捷地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),例如多維數(shù)據(jù)矩陣表格行數(shù)據(jù),其中各列可能是不同的類型字符串?dāng)?shù)值日期等?;A(chǔ)數(shù)組和矢量計(jì)算高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。 本篇內(nèi)容為整理《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》,博主使用代碼為 Python3,部分內(nèi)容和書本有出入。 利用 Python 進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的實(shí)用指南。本書重點(diǎn)介紹了用于高效解決各種數(shù)據(jù)分析問...
摘要:工具類工具庫,封裝了處理,,,等常見的函數(shù),是對(duì)標(biāo)準(zhǔn)庫的補(bǔ)充。業(yè)務(wù)開發(fā)中常用的函數(shù)有很多,如等。示例如下整數(shù)處理保留兩位小數(shù)百分比處理億億處理萬萬處理格式化數(shù)字大于億的展示為億,大于萬的展示為萬億萬時(shí)間處理庫。 工具類 lodash 工具庫,封裝了處理arrays,numbers,objects,string等常見的函數(shù),是對(duì)標(biāo)準(zhǔn)庫的補(bǔ)充。業(yè)務(wù)開發(fā)中常用的函數(shù)有很多,如:assign,...
摘要:在中,如果函數(shù)沒有聲明返回值,那么會(huì)返回。返回是一元運(yùn)算符,后跟變量的名稱,用于獲取變量的數(shù)據(jù)類型,其返回值有個(gè)以及。 前言 說好聽是說JS靈活, 說不好聽就是JS的坑太多, JS類型轉(zhuǎn)換就是一個(gè)大坑, JS的類型包括了原始類型的[null, undefined, String ,Number, Boolean],以及對(duì)象類型的[function, object]; JavaScrip...
摘要:使用消息傳遞,我們就能使抽象數(shù)據(jù)類型直接擁有行為。構(gòu)造器以類似的方式實(shí)現(xiàn)它在參數(shù)上調(diào)用了叫做的方法。抽象數(shù)據(jù)類型允許我們?cè)跀?shù)據(jù)表示和用于操作數(shù)據(jù)的函數(shù)之間構(gòu)造界限。 2.7 泛用方法 來源:2.7 Generic Operations 譯者:飛龍 協(xié)議:CC BY-NC-SA 4.0 這一章中我們引入了復(fù)合數(shù)據(jù)類型,以及由構(gòu)造器和選擇器實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)抽象機(jī)制。使用消息傳遞,我們就能...
摘要:利用的一些輔助函數(shù)進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換的函數(shù)和復(fù)雜的自定函數(shù)之間有一個(gè)中間段,那就是的一些輔助函數(shù)。這些輔助函數(shù)對(duì)于某些特定數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換非常有用如。 利用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),確保使用正確的數(shù)據(jù)類型是非常重要的,否則可能會(huì)導(dǎo)致一些不可預(yù)知的錯(cuò)誤發(fā)生。筆者使用Pandas已經(jīng)有一段時(shí)間了,但是還是會(huì)在一些小問題上犯錯(cuò)誤,追根溯源發(fā)現(xiàn)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作時(shí)某些特征列并不是Pandas所能處理的...
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