关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭8年前。Improvethisquestion我正在阅读EffectiveJava一书，我对方法的命名约定有疑问，什么时候应该使用toType和asType？例如，我们有toString、toArray和asList。为什么我们不将其称为toList而使用asList？这个问题听起来很白痴，但我只是对其中的差异感到好奇？我从不同的线程读到这个，“如果方法返回相同的实例但转换为另一种类型，请使用AsXXX方法。如果方法使用对象数据构造不
使用此简单的代码行，我不断获得与整个代码相比，该错误的错误。#makeemailastringdf['EmailAddress']=df['EmailAddress'].astype(str)C:\Users\xxx\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:2:SettingWithCopyWarning:AvalueistryingtobesetonacopyofaslicefromaDataFrame.Tryusing.loc[row_indexer,col_indexer]=val
标题中的警告是由pandas0.21.0在Python3.6.3上产生的，代码如pd.Series(["a","b","b"]).astype("category",类别=["a","b","c"])。现在应该怎么写这个？ 最佳答案 警告中提到的CategoricalDtype可用pd.api.types.CategoricalDtype.所以，你可以这样写pd.Series(["a","b","b"]).astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories=["a","b","c"])).
我会先声明我一开始不会这样做，我在帮助friend时遇到了这个问题。考虑数据框dfdf=pd.DataFrame(pd.Series([[1.2]]))df00[1.2]这是对象的数据框，其中对象是列表。在我friend的代码中，他们有:df.astype(float)如我所愿，它坏了ValueError:settinganarrayelementwithasequence.但是，如果这些值是numpy数组:df=pd.DataFrame(pd.Series([np.array([1.2])]))df00[1.2]我也尝试过同样的事情:df.astype(float)001.2很高兴做
我有一个pandas.Series包含整数，但我需要将它们转换为一些下游工具的字符串。所以假设我有一个Series目的:importnumpyasnpimportpandasaspdx=pd.Series(np.random.randint(0,100,1000000))在StackOverflow和其他网站上，我看到大多数人认为最好的方法是:%%timeitx=x.astype(str)这大约需要2秒钟。当我使用x=x.apply(str)，只需0.2秒。为什么是x.astype(str)太慢了？推荐的方式应该是x.apply(str)?为此，我主要对python3的行为感兴趣。
我有一个pandas.Series包含整数，但我需要将它们转换为一些下游工具的字符串。所以假设我有一个Series目的:importnumpyasnpimportpandasaspdx=pd.Series(np.random.randint(0,100,1000000))在StackOverflow和其他网站上，我看到大多数人认为最好的方法是:%%timeitx=x.astype(str)这大约需要2秒钟。当我使用x=x.apply(str)，只需0.2秒。为什么是x.astype(str)太慢了？推荐的方式应该是x.apply(str)?为此，我主要对python3的行为感兴趣。
在Cocoa/MacOSX10.6中操作系统类型IOSurfaceGetPixelFormat(IOSurfaceRef缓冲区)返回类型OSType我在哪里可以找到有关此函数上下文的受支持OSType的一些文档/引用。对于IOSurfaceGetPixelFormat，我应该期待什么样的OSType？您对这个函数的各种期望值有什么想法吗？ 最佳答案 来自MacTypes.h:typedefFourCharCodeOSType;typedefUInt32FourCharCode;typedefunsignedlongUInt32;//
所以如果我有类似x=np.random.rand(60000)*400-200的东西.iPython的%timeit说:x.astype(int)耗时0.14毫秒np.rint(x)和np.around(x)耗时1.01毫秒请注意，在rint中和around情况下你仍然需要花费额外的0.14ms来做最后的astype(int)(假设这是您最终想要的)。问题:我认为大多数现代硬件能够同时执行这两项操作是否正确？如果是这样，为什么numpy的舍入时间要长8倍？碰巧我对算术的准确性不是很挑剔，但我看不出如何利用numpy来利用它(我正在研究困惑的生物学而不是粒子物理学)。
我有以下名为language的数据框langlevel0englishintermediate1spanishintermediate2spanishbasic3englishbasic4englishadvanced5spanishintermediate6spanishbasic7spanishadvanced我使用将我的每个变量分类为数字language.lang.astype('category').cat.codes和language.level.astype('category').cat.codes分别。获取如下数据框:langlevel00111121030040251
我是NumPy和SciPy的新手。与Matlab不同，NumPy中的每个数组似乎都有一个数据类型。假设我们有一个整数数组x:importnumpyasnpx=np.array([1,2,3])如果我想把数组转成float，那么好像是下面的操作:y1=x.astype('float64')#Works!y2=x.astype('float_')#Works!y3=x.astype('float')#Works!但是我有点困惑地看到下面的代码在没有单引号的情况下也能工作。y4=x.astype(float)#Stillworks!!但是对于其他用于y1和y2的表达式，如果我省略了单引号，它
