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...
7、按数据类型查询 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...
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 : df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv') df.select_dtypes(include = '...
输出: select_dtypes 方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例,我们仅选择具有数据类型'int64'的列。 df.select_dtypes("int64") 输出: isin 接受一个列表,判断该列中元素是否在列表中。 name_list = ["张三","李四"] df[df["姓名"].isin(name_list)] 输出: 数值数据统计运算 在对数值型的数据进行...
df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns') df.loc[:,'Q10'] ='我是新来的'# 也可以 # 增加一列并赋值,不满足条件的为NaN df.loc[df.num >= 60,'成绩'] ='合格' ...
# variance of numeric features(df.select_dtypes(include=np.number).var.astype('str')) 这里的“bore”具有极低的方差,虽然这是删除的候选者。在这个特殊的例子中,我不愿意删除它,因为它的值在2.54和3.94之间,因此方差很低: df['bore'].describe ...
2. select_dtypes 如果已经在Python中完成了数据的预处理,这个命令可以帮你节省一定的时间。在读取了表格之后,每一列的默认数据类型将会是bool,int64,float64,object,category,timedelta64,或者datetime64。首先你可以观察一下大致情况,使用: df.dtypes.value_counts ...
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) ...
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: ...
import numpy as np # 计算每列的平均值(只考虑数值型列) numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns column_means = df[numeric_cols].mean() 3. 定义一个函数,判断行中多列的值是否同时大于各自列的平均值 现在,我们需要定义一个函数,该函数将接受一行数据和一个包含列平均值的Ser...