Pandas: डेटाफ़्रेम निर्माण: एक शब्दकोश के साथ dtypes निर्दिष्ट करना

को निर्मित 18 जन॰ 2015 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pandas-dev/pandas

क्षमा करें यदि यह सुविधा पहले सुझाई गई है। कई आईओ फ़ंक्शंस (जैसे read_csv ) शब्दकोश का उपयोग करके प्रत्येक कॉलम के प्रारूप को आसानी से निर्दिष्ट करने के लिए उपयोग की अनुमति देते हैं। जहाँ तक मैं समझता हूँ, यह नहीं है
नियमित डेटाफ्रेम निर्माण के साथ संभव है, उदाहरण के लिए:

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns, dtypes={'colname1': str, 'colname2': np.int})

इससे भी बेहतर , यह बहुत अच्छा होगा यदि कोई समान निर्देश का उपयोग करके डेटाफ्रेम कॉलम के लिए dtypes बदल सकता है, उदाहरण के लिए:

df.change_types({'colname1': str, 'colname2': np.int})

क्या ऐसा कुछ पहले से योजनाबद्ध है?

API Design Dtypes Duplicate Reshaping

स्रोत

amelio-vazquez-reina

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सबसे उपयोगी टिप्पणी

यह तरीका वास्तव में काम करता है:
data_df = data_df.astype( dtype= {"wheel_number":"int64", "car_name":"object",,"minutes_spent":"float64"})

rpalloni 17 अप्रैल 2018

👍16

सभी 3 टिप्पणियाँ

देखें #9133 और #4464 यह इतना मुश्किल नहीं है
क्या एक कोशिश करने देना चाहते हैं?

jreback 18 जन॰ 2015

👎31 😕3 👍2

यह तरीका वास्तव में काम करता है:
data_df = data_df.astype( dtype= {"wheel_number":"int64", "car_name":"object",,"minutes_spent":"float64"})

rpalloni 17 अप्रैल 2018

👍16

read_csv( csvFile, dtype={..} ) और df.astpye(dtype={..} ) बीच एक अंतर:
Read_csv के मामले में, यह ठीक है यदि आपूर्ति किए गए निर्देश में अधिक कॉलम हैं जो csv में नहीं हैं, तो उन्हें इनायत से अनदेखा किया जाता है। astype() के मामले में, यदि परिभाषित सभी कॉलम डेटा में मौजूद नहीं हैं तो यह त्रुटिपूर्ण हो जाता है।

यह अधिक read_csv जैसा होना चाहिए। क्योंकि हमारे पास आने वाले निर्देश हो सकते हैं जिनमें कुछ कॉलम हो सकते हैं और अन्य नहीं। अभी मुझे यही उपाय करना है:

df = pd.DataFrame( incoming_data )
gtfs_dtypes = { ... } # my master dtypes dict, having all possible column names
gtfs_dtypes_specific = { x:gtfs_dtypes.get(x,'str') for x in df.columns.tolist() }
df = df.astype(dtype=gtfs_dtypes_specific)