2024-03-28 15:03:47 发布
网友
我发现doc说如果可能的话减少返回类型的维数,否则返回一个一致的类型。在
df = pd.DataFrame( {'a': np.ones(4, dtype='float32'), 'b': np.ones(4, dtype='float32'), 'c': np.zeros(4, dtype='float32')}) df.groupby(df4.index,squeeze=True)['b'].sum()
我看不出有没有变化挤。可以解释我的目的是假的
经过一点研究后,如果可能的话,它被用来减少维数。@Jeff在github中展示的一个例子说明了为什么要使用挤压。它在第here期中有说明。在
df1 = pd.DataFrame(dict(A = range(4), B = 0)) def func(dataf): return pd.Series({ dataf.name : 1}) result1 = df1.groupby("B",squeeze=False).apply(func) 0 B 0 1 type(result1) pandas.core.frame.DataFrame result2 = df1.groupby("B",squeeze=True).apply(func) B 0 0 1 Name: 0, dtype: int64 type(result2) pandas.core.series.Series
如果可能的话,挤压会尽量减小尺寸。正如您在上面看到的,数据帧可以被简化为系列,所以它是通过挤压参数来完成的。使用挤压的情况非常少。在
经过一点研究后,如果可能的话,它被用来减少维数。@Jeff在github中展示的一个例子说明了为什么要使用挤压。它在第here期中有说明。在
如果可能的话,挤压会尽量减小尺寸。正如您在上面看到的,数据帧可以被简化为系列,所以它是通过挤压参数来完成的。使用挤压的情况非常少。在
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