pd.contract

`pd.contract` 可能指的是 `pandas` 库中的 `DataFrame` 类的 `contract` 方法，该方法用于约束 `DataFrame` 的数据类型。例如，可以使用 `contract` 方法将某些列的数据类型（如整数）强制转换为其他数据类型（如浮点数）。但需要注意的是，`contract` 方法只在 `DataFrame` 的创建时生效，而不会对已有的数据进行修改。

以下是 `DataFrame.contract` 方法的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 强制将 'A' 列的数据类型转换为 float
df = df.contract({'A': float})

print(df.dtypes)
# A    float64
# B      int64
# dtype: object

相关问题

pd.dataframe

pd.dataframe是一个在Python中通过pandas库创建的数据结构，用于表示二维的表格数据，包含行、列、索引和数据本身。

在pd.dataframe中，每一列的数据类型可以不同，可以是文本、数字、日期等各种类型。同时，每一行和列都有一个唯一的标识符，称为索引。

pd.dataframe提供了很多用于操作和处理数据的方法，例如合并、去重、筛选等，可以使我们更快速、高效地处理数据。

pd.dataframe可以通过多种数据类型创建，例如字典、列表、NumPy数组等。我们可以使用pd.read_csv()方法读取CSV文件，并将其转换为pd.dataframe，也可以使用pd.to_csv()方法将pd.dataframe数据导出到CSV文件中。

总的来说，pd.dataframe是一个非常实用和灵活的数据结构，用于存储和处理二维数据。在数据分析、机器学习等领域，pd.dataframe也有着广泛的应用。

pd.quantile

pd.quantile是Pandas库中的一个函数，用于计算给定数据集的分位数。该函数的语法如下：

pd.quantile(q, interpolation='linear')

其中，参数q是一个浮点数或一个list/array-like对象，表示要计算的分位数。interpolation参数是可选的，默认为'linear'，表示使用线性插值来计算分位数。

例如，假设有一个包含100个数值的Series对象s，我们想计算它的50%和75%分位数，可以使用pd.quantile函数：

import pandas as pd

s = pd.Series(range(100))
q1 = pd.quantile(s, q=0.5)
q2 = pd.quantile(s, q=0.75)

print(q1, q2)

输出结果将分别是49.5和74.25，即数据集中的中位数和75%分位数。