pandas参数设置的实用小技巧

这里是关于“pandas参数设置的实用小技巧”的完整攻略。

1. pandas参数设置介绍

pandas具有数百个参数设置，这些参数能够影响pandas的操作效率和数据处理能力，我们可以通过修改这些参数来提高pandas的性能和准确性。

pandas参数主要分为两种：全局参数和对象参数。全局参数适用于pandas的全局环境，而对象参数只影响特定pandas对象。 在这篇攻略中，我们主要关注对象参数。

2. 修改对象参数的方法

我们可以通过两种方式来修改pandas对象的参数：

• 使用属性 .dtype
• 使用方法 .astype()

3. 示例1：修改数据类型

下面是一个示例，我们将显示如何使用 .astype() 方法来修改数据类型。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': ['CO', 'NY', 'TX', 'CA'],
        'B': [10, 20, 30, 40],
        'C': [1.1, 2.0, 3.2, 4.5]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.dtypes)

这个DataFrame对象有三列数据，其中'A'列是字符串类型，'B'和'C'列是整型和浮点型，我们用 dtypes 属性来查看他们的数据类型。

输出结果：

A     object
B      int64
C    float64
dtype: object

接下来我们将'B'列的数据类型从整形转换为浮点型，我们可以使用 .astype() 方法来实现：

df['B'] = df['B'].astype(float)

print(df.dtypes)

输出结果：

A     object
B    float64
C    float64
dtype: object

现在，'B'列的数据类型已经从整形转换为浮点型。

4. 示例2：修改分割字符串默认参数

下面是一个示例，我们将显示如何使用 .astype() 方法来修改数据类型。

import pandas as pd

data = {'A': ['CO,NY', 'NY,TX', 'TX,CA', 'CA,IL'],
        'B': [10, 20, 30, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

df['A'] = df['A'].str.split(',', expand=True)

print(df)

这个DataFrame对象有两列数据，其中'A'列是由逗号分割的字符串，我们用 .str.split() 方法将它分割成为两个子列。

输出结果：

       A   B
0  CO,NY  10
1  NY,TX  20
2  TX,CA  30
3  CA,IL  40

第二个DataFrame的输出结果:

    0   1   B
0  CO  NY  10
1  NY  TX  20
2  TX  CA  30
3  CA  IL  40

现在，我们将逗号分割修改为句号分割。我们可以使用 .str.split('.') 方法改变默认的分割字符:

df['A'] = df['A'].str.split('.')

print(df)

输出结果：

          A   B
0  [CO,NY]  10
1  [NY,TX]  20
2  [TX,CA]  30
3  [CA,IL]  40

现在，逗号分割已经改为句号分割。

5. 总结

以上就是 “pandas参数设置的实用小技巧”的攻略，我们介绍了pandas的参数并演示了如何使用 .astype() 方法和 .str.split() 方法 来修改 DataFrame 和 Series 对象的参数。这些技巧可以实现更好的数据掌控和更高的性能。