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如何在pandas数据框架中按列设置数据类型

我想在pandas数据框中引入一些数据，并且在导入时为每一列分配数据类型。我希望能够对具有许多不同列的较大数据集执行此操作，但作为示例： myarray = np.random.randint(0,5 ...

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我从其他有类似问题的人那里得到了下面的代码，但是提出的解决方案对我的数据帧不起作用。代码从给定日期中减去熊猫数据帧索引： my_date = pd.datetime.today() MyDF['day ...

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code: mydf = testDF.groupBy(testDF.word).count() mydf.show() output: +-----------+-----+ | ...

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我试图通过以下行将一堆dicts转储到.xlsx文件： H=0.5 #Used to name the xlsx file fail_thre=0.2 #Used to name the xlsx f ...

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我的df如下： Index Country Val1 Val2 ... Val10 1 Australia 1 3 ... 5 2 Bambu ...

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情况：我有一个jupyter笔记本，在那里我创建和操作一个数据帧在某一点上，我有： mydf = conceptsdf['date'].groupby([conceptsdf['date'].dt ...

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我有一个很大的数据帧，在这个数据帧中，我将各种元数据存储在一个多索引中（另请参见here）。你知道吗基本上，我的数据帧如下所示： location zero A B ...

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我有DataFrame，我想做，这似乎是一个简单的步骤 import pandas as pd # initialize list of lists data = [['tom', 10], ['n ...

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带有guillemets (»)特殊字符形式分隔符的文件可以在MS SQL服务器import wizard中干净地导入。如果是html帧，可以使用Python Re函数替换它们，但是要在Python和 ...

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我想将一个具有不同列的数据帧存储到一个hdf5文件中（在下面找到一个数据类型的摘录）。 In [1]: mydf Out [1]: endTime uint32 distan ...

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具有与此数据帧相同的数据帧： import pandas as pd mydf = pd.DataFrame(data = {'a': [6,5], 'b': [4, 3], 'c': [5, 3]} ...

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mydf = pd.DataFrame({'dts':['1/1/2000','1/1/2000','1/1/2000','1/2/2000', '1/3/2000', '1/3/2000'], ...

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