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@classmethoddef setUpClass(self): self.convert = CptyXVAMeasureConvert() 阅读全文
posted @ 2021-12-15 22:00
ivyJ
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import numpy as np required_input = required_input.replace(np.nan, '')query_result_input = query_result_input.replace(np.nan, '')将指定列toy的空值替换成指定值100：d 阅读全文
posted @ 2021-12-15 22:00
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重置索引后多了一列旧的索引，价格drop=True，把旧的索引列删除 具体可看： https://blog.csdn.net/yasuowjh/article/details/108086687 阅读全文
posted @ 2021-12-15 21:58
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打印dataFrame列的具体数据类型，如果是dtype，无论是string还是数组，dtype打印出来都是object类型，要看到object里的数据类型用type（数值）函数for i in range(15):print(type(df.iloc[0, i])) 阅读全文
posted @ 2021-12-15 21:57
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打印dataFrame简要摘要df.info(verbose=True)，允许冗余信息，显示所有信息打印包含用的索引信息，dtype,占用的内存等 https://www.freesion.com/article/58821075401/ 阅读全文
posted @ 2021-12-15 21:55
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DataFrame.index values are different (99.99837 %)[left]: RangeIndex(start=0, stop=61525, step=1)[right]: Int64Index([ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,1,...1 阅读全文
posted @ 2021-12-15 21:46
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1、数组转字符串 #方法1arr = ['a','b']str1 = ''.join(arr)#方法2arr = [1,2,3]#str = ''.join(str(i) for i in arr)#此处str命名与str函数冲突！str2 = ''.join(str(i) for i in arr 阅读全文
posted @ 2021-12-15 21:44
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某列转换为字符串：df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype="string")df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype=pd.StringDtype())df['Bucke 阅读全文
posted @ 2021-12-15 16:46
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方法1：要把'[1,2,2,3]'变为[1,2,2,3] 把str '[1,2,2,3]'左右两边的[ ]替换为空，后str.split变为数组[1,2,3,4] 方法2：把一个数组字符串转换为数组： import ast>>> s = '[54, 95, 45, -97, -51, 84, 0, 阅读全文
posted @ 2021-12-15 16:41
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