介绍：Python熊猫Series.to_dense()

简介

在熊猫（Pandas）库中，Series.to_dense（）函数将系列转换为密集型数组。密集型数组是一种在存储时将序列压缩的方式。它非常适合具有许多缺失值的数据。在处理具有许多缺失值的数据时，熊猫库通常使用稀疏型数组，因此to_dense函数用于将稀疏型数组转换为密集型数组。

语法

Series.to_dense(order='C')

参数

order

• 字符类型的参数，指定满足特定规则的行（按行）或列（按列）的排序方式。C的默认值表示按行的排序。

返回值

• 密集型数组

示例

import pandas as pd

s = pd.Series({"A":1,"B":2,"C":3})

sprs = s.to_sparse()

spm = sprs.to_dense()

print(spm)

输出：

A   1.0
B   2.0
C   3.0
dtype: float64

代码说明：

1. 导入pandas库
2. 创建一个Series，其索引为A、B、C，对应的值为1、2、3。
3. 通过.to_sparse()方法转换为稀疏类型数据
4. 将稀疏型数组转换为密集型数组
5. 输出密集型数组

总结

Series.to_dense()函数用于将稀疏型数组转换为密集型数组。密集型数组对于包含许多缺失值的数据非常有效。必须提供密集型数组中的每个值，而缺失的值通常被表示为空值。因此，密集型数据非常适合内存中的小数据集。在处理大型数据集时，使用稀疏型数组更加明智，以减少内存的使用。