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 = '...
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...
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...
# 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...
(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,就会出现多重共线性。在机器学习中,期望...
``numpy.number``. To limit it instead to object columns submit the ``numpy.object`` data type. Strings can also be used in the style of ``select_dtypes`` (e.g. ``df.describe(include=['O'])``). To select pandas categorical columns, use ``'category'`` ...
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...
('\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...
(df.dtypes) 最后一行将检查数据帧并记下输出:...输出将如下所示: print(df) print(df.dtypes) id date role num fnum 0 1.0 2018-12-12 Support 123.0 3.14 1 NaN NaT...您也可以尝试设置单行: df.iloc[3,:] = 0 # will convert datetime to object only df.iloc[4,:] = ” # will ...
['Country','Capital','Population'], dtype='object')l ·Info on DataFrame>>> df.infoRangeIndex: 3 entries, 0 to 2Datacolumns(total3columns):Country 3 non-null objectCapital 3 non-null objectPopulation 3 non-null objectdtypes:object(3)memory usage: 152.0+ bytesl ·Number of non-NA ...