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...
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 = '...
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' df.loc[df.num < ...
# 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 5.多重共线性 当任何两个特征之间存在相关性时,就会出现...
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) ...
df.select_dtypes(include=[float64,int64]) 获取一个仅由数值类型组成的sub-dataframe。 3. copy 如果你没听说过它的话,我不得强调它的重要性。输入下面的命令: importpandasaspddf1 = pd.DataFrame({a:[0,0,0],b: [1,1,1]})df2 = df1df2[a] = df2[a] +1df1.head ...
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...
可以使用df.select_dtypes(include=[np.number])来选择数值型列。 python 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...
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 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)] ...