df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据 df.select_dtypes(include='bool') df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型 df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配...
df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据 df.select_dtypes(include='bool') df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型 df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配...
df_int = df.select_dtypes(include=['int']) converted_int = df_int.apply(pd.to_numeric,downcast='unsigned') print(mem_usage(df_int)) print(mem_usage(converted_int)) compare_ints = pd.concat([df_int.dtypes,converted_int.dtypes],axis=1) compare_ints.columns = ['before','after'] ...
我可以根据以下python代码为数值填充缺少的数据 df.fillna(df.select_dtypes(include='number').mean().iloc[0], inplace=True) 但这只会用总体平均值填充Nan。我有一个包含分类变量的列,我需要根据该列中的类别填充平均值。 编辑:这是我正在处理的df的一部分。我想用它们各自的列means填充NAN,这些列是按TFOP...
使用列的数据类型:可以根据列的数据类型选择列。例如,可以使用df.select_dtypes(include=['int'])来选择所有整数类型的列。 根据首选项选择列在数据分析和处理中非常常见,可以根据具体的需求选择不同的列进行进一步的操作和分析。以下是一些应用场景和腾讯云相关产品的介绍链接: ...
select_dtypes是一个实用函数,它能够从表中选出相应类型的列,若要选出所有数值型的列,只需使用.select_dtypes('number'),请利用布尔列表选择的方法结合DataFrame的dtypes属性在learn_pandas数据集上实现这个功能。 My solution : AI检测代码解析 df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv') ...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框 DataFrame.valuesNumpy的展示方式 DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim返回数据框的纬度 DataFrame.size返回数据框元素的个数 DataFrame.shape返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame columns...
# 筛选出数值型列 numeric_df = df.select_dtypes(include=['number']) # 计算每一列的总和 sums_list = numeric_df.sum().tolist() print(sums_list) # 输出: [6, 15, 24] 问题2: DataFrame中存在缺失值(NaN) 如果DataFrame中存在缺失值,sum()方法默认会忽略这些缺失值,但有时你可能需要特别处理这...
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('\nNumber of unique classes in each columns:')foriincount_dtype['name'].values:print('Type: ',i)#计算每一列不同类型的个数print(type(data.select_dtypes(i).nunique()))#<class 'pandas.core.series.Series'>print(type(data.select_dtypes(i).nunique().reset_index(drop=True)))#<class...