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python - DataFrame 的 dtypes 不适合 DataFrame.info()

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 05:33:21 24 4
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我有这个 pandas DataFrame:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Float64Index: 880 entries, -440.0 to 439.0
Data columns (total 7 columns):
Channel 3 (A3) 880 non-null values
Channel 4 (A4) 880 non-null values
Channel 5 (A5) 880 non-null values
Channel 6 (A6) 880 non-null values
Channel 7 (B1) 880 non-null values
Channel 8 (B2) 880 non-null values
Channel 9 (B3) 880 non-null values
dtypes: float64(7)

所以,这里 dtypes 告诉我,我有 7 次 float64,但是当我查看成员 dtypes 时:

df.dtypes
Channel 3 (A3) float64
Channel 4 (A4) float64
Channel 5 (A5) float64
Channel 6 (A6) float64
Channel 7 (B1) float64
Channel 8 (B2) float64
Channel 9 (B3) float64
dtype: object

问题1:为什么那里说“对象”?

这是我最初发现它的方式:我尝试将其另存为 hdf 并收到一个很大的性能警告:

/Users/maye/Library/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.12.0_1007_g6eba2e4-py2.7-macosx-10.6-x86_64.egg/pandas/io/pytables.py:2325: PerformanceWarning: 
your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
map directly to c-types [inferred_type->unicode,key->axis0] [items->None]

warnings.warn(ws, PerformanceWarning)
/Users/maye/Library/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.12.0_1007_g6eba2e4-py2.7-macosx-10.6-x86_64.egg/pandas/io/pytables.py:2325: PerformanceWarning:
your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot
map directly to c-types [inferred_type->unicode,key->block0_items] [items->None]

warnings.warn(ws, PerformanceWarning)

问题 2:HDF 存储尚不支持 float64,还是这是一个错误?

我的 Pandas 版本:'0.12.0-1007-g6eba2e4'我首先使用 read_excel 创建了这个数据框,进行了一些清理,最后使用 df.convert_objects() 来获取我的 float64 数据类型,或者我希望如此。

编辑:unicode 列名称是导致警告的原因,另请参阅下面 Jeff 的评论。

最佳答案

第一季度:

DataFrame.dtypes 是一个 Series 对象,其 dtype 是一个对象。您可以尝试:

print type(df.dtypes)
print df.dtypes.dtype

对于第二季度,我尝试了以下代码,没有警告,您可以发布一些可以重现警告的代码吗?

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5))
df.to_hdf("test.hdf", "data")

关于python - DataFrame 的 dtypes 不适合 DataFrame.info(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19672508/

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