~ — Тильда: U+007E tilde

примерно

U+007E

Нажмите, чтобы скопировать и вставить символ

Техническая информация

Название в ЮникодеTilde
Номер в Юникоде

U+007E

HTML-код

~

CSS-код

\007E

Мнемоника

˜

РазделОсновная латиница
Версия Юникода:1. 1 (1993)
Alt-код:

Alt 126

Значение символа

Тильда. Основная латиница.

Символ «Тильда» был утвержден как часть Юникода версии 1.1 в 1993 г.

Свойства

Версия1.1
БлокОсновная латиница
Тип парной зеркальной скобки (bidi)Нет
Композиционное исключениеНет
Изменение регистра
007E
Простое изменение регистра007E

Кодировка

Кодировкаhexdec (bytes)decbinary
UTF-87E12612601111110
UTF-16BE00 7E0 12612600000000 01111110
UTF-16LE7E 00126 0
32256
01111110 00000000
UTF-32BE00 00 00 7E0 0 0 12612600000000 00000000 00000000 01111110
UTF-32LE7E 00 00 00126 0 0 02113929216
01111110 00000000 00000000 00000000

python — Что обозначает тильда в pandas?

Вопрос задан

Изменён 2 года назад

Просмотрен 1k раз

Что значит в данном случае тильда?

df = df. loc[~non_numberic_profits]

В столбец non_numberic_profits

были заданы строки, которые не отвечают типу данных float. То есть, не цифры, а какие-то буквы или символы.

Что в данном случае значит тильда? Какую функцию она выполняет?

После данной сроки последовала следующая строка кода `

df.profit = df.profit.apply(pd.to_numeric)

Как я понимаю, она преобразовывает именно в тип данных float. Но что она преобразовывает? Оставшиеся значения? Не совсем понимаю, что выполняет оператор тильда в данном случае.

  • python
  • pandas

Это операция not, которая часто применяется для инвертирования логических столбцов / значений.

Из документации:

Another common operation is the use of boolean vectors to filter the data. The operators are:

| for or, & for and, and ~ for not.

Пример:

In [475]: s = pd. Series(np.random.choice([True, False], size=5))
In [476]: s
Out[476]: 
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool
In [477]: ~s
Out[477]: 
0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

UPD: что делает команда df = df.loc[~non_numberic_profits]:

данная команда фильтрует фрейм таким образом что выбираются только те строки фрейма для которых в соответствующей позиции

non_numberic_profits стоит значение False.

NOTE: длина non_numberic_profits должна совпадать с длиной (числом строк) df.


UPD2: что делает команда df.profit = df.profit.apply(pd.to_numeric):

это не очень эффективный способ преобразовать все значения столбца к числовому типу данных int64 или float64.

Лучше это делать так:

df["profit"] = pd.to_numeric(df["profit"], errors="coerce")

8

Зарегистрируйтесь или войдите

Регистрация через Google

Регистрация через Facebook

Регистрация через почту

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Отправить без регистрации

Почта

Необходима, но никому не показывается

Нажимая на кнопку «Отправить ответ», вы соглашаетесь с нашими пользовательским соглашением, политикой конфиденциальности и политикой о куки

Тильда

#ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ НОВЫЙ