问题描述
我有一个 DataFrame 并试图更改 dtype。 我可以这样做:
#Example
ds = ds.astype({'Breite':float,'Hoehe':float,'Tiefe':float,'vol':float,'Anzahl':np.int64},axis = 1)
我想知道是否可以稍微缩短字典以使其更具可读性,如下所示:
shorter_dict = {('Breite','Hoehe','Tiefe','vol'):float,'Anzahl':np.int64}
ds = ds.astype(shorter_dict,axis=1)
但它想为元组中的每个元素取值。 通过我的搜索,我找到了一个模块:
从 multi_key_dict 导入 multi_key_dict
k[1000,'kilo','k'] = 'kilo (x1000)'
print k[1000] # 将打印 'kilo (x1000)' 打印 k['k'] # 也会打印 'kilo (x1000)'
同样的方式可以更新、删除对象: 如果使用一键更新对象,则新值将 可以使用任何其他密钥访问,例如例如上面: k['千'] = '千' 打印 k[1000] # 现在将在值更新时打印 'kilo'
我现在的问题是:有没有直接在 python 中做同样事情的东西?
编辑: 从这里获得一些帮助 stackoverflow.com/a/41075523/14065969 和这里 https://stackoverflow.com/a/41075515/14065969
我这样做了,并且奏效了:
#Example
import pandas as pd
import numpy as np
shortdict = {('Breite',('Anzahl',):np.int64}
df = pd.DataFrame({'Breite':10,'Hoehe':20,'Tiefe':30,'vol':100,'Anzahl':400},index = [0])
print (df)
print(df.info(),'\n'*2)
for key,value in shortdict.items():
for inner_key in key:
df = df.astype({inner_key : value})
print (df)
print(df.info())
输出:
Breite Hoehe Tiefe vol Anzahl
0 10 20 30 100 400
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1 entries,0 to 0
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Breite 1 non-null int64
1 Hoehe 1 non-null int64
2 Tiefe 1 non-null int64
3 vol 1 non-null int64
4 Anzahl 1 non-null int64
dtypes: int64(5)
memory usage: 48.0 bytes
None
Breite Hoehe Tiefe vol Anzahl
0 10.0 20.0 30.0 100.0 400
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1 entries,0 to 0
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Breite 1 non-null float64
1 Hoehe 1 non-null float64
2 Tiefe 1 non-null float64
3 vol 1 non-null float64
4 Anzahl 1 non-null int64
dtypes: float64(4),int64(1)
memory usage: 48.0 bytes
None
[Finished in 0.7s]```
解决方法
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