AK
ничего себе, а stop_dates - это куда?
в твоём случае
.loc[’2021-02-03’:]
Size: a a a
2021 March 11
AK
ну это как-то чересчур
IS
кстати, да, часто datetimeindex бывает неудобен в работе. никто не встречал нормальный туториал по работе с такими индексами? в книжках, которые читал, эта тема только вскользь описывалась
3
кстати, да, часто datetimeindex бывает неудобен в работе. никто не встречал нормальный туториал по работе с такими индексами? в книжках, которые читал, эта тема только вскользь описывалась
Да а чего с ним играться, просто reset_index и вперёд
s
Привет! Подскажите, как корректно узнать тип данных элемента фрейма (все эл-ты столбца имеют одинаковый тип) ? Dtypes выдаёт object, но type(df[x][0]) - decimal. Как бы порешать без обхода фрейма по первому элементу столбца?
3
ssv
Привет! Подскажите, как корректно узнать тип данных элемента фрейма (все эл-ты столбца имеют одинаковый тип) ? Dtypes выдаёт object, но type(df[x][0]) - decimal. Как бы порешать без обхода фрейма по первому элементу столбца?
Как по первому элементу столбца узнать, что в колонке смешаны типы?
3
Наверно, это поможет: https://stackoverflow.com/questions/29376026/find-mixed-types-in-pandas-columns
s
Как по первому элементу столбца узнать, что в колонке смешаны типы?
Нет, они не смешаны. Разница в представлении типа столбца фрейма и фактического.
s
Наверно, это поможет: https://stackoverflow.com/questions/29376026/find-mixed-types-in-pandas-columns
Спасибо, гляну
2021 March 12
AK
ssv
Привет! Подскажите, как корректно узнать тип данных элемента фрейма (все эл-ты столбца имеют одинаковый тип) ? Dtypes выдаёт object, но type(df[x][0]) - decimal. Как бы порешать без обхода фрейма по первому элементу столбца?
Посмотреть бы на это
s
Aleksei Komissarov
Посмотреть бы на это
Вторая попытка сошлась на цикле по столбцам с pandas.api.types.infer_dtype. Производительностью не интересовался пока)
s
Мне главное было сдетектить decimal, byte. Что себя оправдывает и исключает сюрпризы, в виде левых типов в серии.
VM
ssv
Привет! Подскажите, как корректно узнать тип данных элемента фрейма (все эл-ты столбца имеют одинаковый тип) ? Dtypes выдаёт object, но type(df[x][0]) - decimal. Как бы порешать без обхода фрейма по первому элементу столбца?
Здравствуйте!
Решений несколько.
1. Проверить на NaN. Потом сделать to_numeric к столбцу и снова посмотреть nan. Грохнуть nan.
2. Преобразовать данные в столбце к категории и посмотреть, что внутри. df['name'].astype('category')
3. Посмотреть, что за данные в столбце - df['name'].value_counts().
Через .apply() преобразовать в нужный тип.
Решений несколько.
1. Проверить на NaN. Потом сделать to_numeric к столбцу и снова посмотреть nan. Грохнуть nan.
2. Преобразовать данные в столбце к категории и посмотреть, что внутри. df['name'].astype('category')
3. Посмотреть, что за данные в столбце - df['name'].value_counts().
Через .apply() преобразовать в нужный тип.
s
Здравствуйте!
Решений несколько.
1. Проверить на NaN. Потом сделать to_numeric к столбцу и снова посмотреть nan. Грохнуть nan.
2. Преобразовать данные в столбце к категории и посмотреть, что внутри. df['name'].astype('category')
3. Посмотреть, что за данные в столбце - df['name'].value_counts().
Через .apply() преобразовать в нужный тип.
Решений несколько.
1. Проверить на NaN. Потом сделать to_numeric к столбцу и снова посмотреть nan. Грохнуть nan.
2. Преобразовать данные в столбце к категории и посмотреть, что внутри. df['name'].astype('category')
3. Посмотреть, что за данные в столбце - df['name'].value_counts().
Через .apply() преобразовать в нужный тип.
Спасибо за идею) в моем случае Типов много, и под 'O' может быть от byte/string до того же decimal. А вопрос преобразования типов тоже хитер, т. К. Не все нормально конвертят серию целиком. Например int from byte - у меня получилось через лямбду, что медленно.
VM
ssv
Спасибо за идею) в моем случае Типов много, и под 'O' может быть от byte/string до того же decimal. А вопрос преобразования типов тоже хитер, т. К. Не все нормально конвертят серию целиком. Например int from byte - у меня получилось через лямбду, что медленно.
Не видя данные, сложно советовать.
Когда Вы покрутите данные, посмотрите, что внутри столбца, тогда станет ясно каким путем их обрабатывать.
И то, что в столбце присутствуют разнородные данные должно иметь какое-то объяснение.
Когда Вы покрутите данные, посмотрите, что внутри столбца, тогда станет ясно каким путем их обрабатывать.
И то, что в столбце присутствуют разнородные данные должно иметь какое-то объяснение.
s
Не видя данные, сложно советовать.
Когда Вы покрутите данные, посмотрите, что внутри столбца, тогда станет ясно каким путем их обрабатывать.
И то, что в столбце присутствуют разнородные данные должно иметь какое-то объяснение.
Когда Вы покрутите данные, посмотрите, что внутри столбца, тогда станет ясно каким путем их обрабатывать.
И то, что в столбце присутствуют разнородные данные должно иметь какое-то объяснение.
Я знаю что там должно быть, но не факт что именно в таком же виде все и придёт)
KM
Панда - зверь умный. Если он сразу не задетектил тип столбца , значит правильно говорят выше - там разнородные данные или пропуски. И в таком случае проверять по первому элементу максимально некорректно.
s
Тогда укажите, где ошибка
https://paste.ofcode.org/bNEPRYThu25eMZYFHWPbFb
https://paste.ofcode.org/bNEPRYThu25eMZYFHWPbFb
s
блин.. как в код сформатить?