pandas.api.types.is_numeric_dtype(arr_or_dtype) 检查提供的数组或 dtype 是否为数字 dtype。 参数: arr_or_dtype:array-like 或 dtype 要检查的数组或 dtype。 返回: 布尔值 数组或 dtype 是否为数字 dtype。 例子: >>> is_numeric_dtype(str) False >>> is_numeric_dtype(int) True >>> is_numer...
from pandas.api.types import is_integer_dtype, is_numeric_dtype, is_string_dtype, is_bool_dtype import numpy as np is_numeric_dtype(bool) # True is_numeric_dtype(np.bool) # True Problem description is_numeric_dtype is returning true for boolean values ...
api.types.CategoricalDtype([categories, ordered]) 具有类别和有序性的分类数据类型 api.types.CategoricalDtype.categories 包含允许的唯一类别的索引。 api.types.CategoricalDtype.ordered 类别是否有有序关系 类型可以pandas.Categorical得到 Categorical(values[, categories, ordered, …]) 代表经典R / S +样式中的...
import pandas as pd from pandas.api.types import is_string_dtype from pandas.api.types import is_numeric_dtype df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1.0, 2.0, 3.0]}) is_string_dtype(df['A']) >>> True is_numeric_dtype(df['B']) >>> True ...
object和StringDtype是Pandas的两个文本类型。在1.0版本之前,object是唯一文本类型,不过在1.0版本之后,使用官方推荐新的数据类型StringDtype,这样可以使代码更加清晰,处理更加高效。 1.1文本数据类型 默认情况下,文本数据会被推断为object类型。 # 源数据df=pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],'B':['...
api.types.CategoricalDtype( ... categories=['s','m','l'], ordered=True) >>> s3 = s2.astype(size_type) >>> s3 0 m 1 l 2 NaN 3 s 4 NaN dtype: category Categories (3, object): ['s' < 'm' < 'l'] >>> s3 > 's' 0 True 1 True 2 False 3 False 4 False dtype: ...
handle_timelike_values(array_value_type, value, value_dtype, strict_date_types): if is_list_like(value): value = [pd.Timestamp(val).to_datetime64() for val in value] else: value = pd.Timestamp(value).to_datetime64() value_dtype = pd.Series(value).dtype return value, value_dtype ...
or ExtensionDtype, optionalThe dtype to use for the array. This may be a NumPydtype or an extension type registered with pandas using:meth:`pandas.api.extensions.register_extension_dtype`.If not specified, there are two possibilities:1. When `data` is a :class:`Series`, :class:`Index`,...
Pandas的优势在于其简洁而强大的API,使得数据处理变得更加高效和便捷。它提供了丰富的数据结构,如Series和DataFrame,以及各种数据操作和转换方法,如数据过滤、排序、合并、分组、透视等。此外,Pandas还具有灵活的数据可视化功能,可以通过简单的代码实现数据的可视化展示。 Pandas适用于各种数据处理和分析场景,包括数据清洗、数...
In [1]: import pandas as pd from pandas.api.types import is_int64_dtype df = pd.DataFrame({'a': [1, 2] * 3, 'b': [True, False] * 3, 'c': [1.0, 2.0] * 3, 'd': ['red','blue'] * 3, 'e': pd.Series(['red','blue'] * 3, dtype="category"), 'f': pd.Serie...