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...
if pd.api.types.is_numeric_dtype(datacolumn): row_data_emoji = get_percentiles(datacolumn, bins, emoji).astype(str) tmpcolumn = datacolumn.astype(str) + ' ' + row_data_emoji return tmp def get_conditional_table_row(data, bins=3, emoji='circle'): response_values = \] column\_str =...
在pandas 0.20.2 你可以这样做: 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']...
pandas.api.types.is_datetime64_ns_dtype pandas.api.types.is_datetime64tz_dtype pandas.api.types.is_extension_array_dtype pandas.api.types.is_float_dtype pandas.api.types.is_int64_dtype pandas.api.types.is_integer_dtype pandas.api.types.is_interval_dtype pandas.api.types.is_numeric_dtype pand...
`pandas.core.common.is_numeric_dtype` 从 Pandas 0.13 开始就存在了,它做同样的事情,但我认为它在 0.19 中被弃用,取而代之的是 `pandas.api.types.is_numeric_dtype` (2认同) 小智 41 我知道这是一个旧线程,但有了熊猫19.02,你可以这样做: df.select_dtypes(include=['float64']).apply(your_functi...
pd.api.types.is_int64_dtype(s) pd.api.types.is_numeric_dtype(s) pd.api.types.is_object_dtype(s) pd.api.types.is_string_dtype(s) pd.api.types.is_timedelta64_dtype(s) pd.api.types.is_bool_dtype(s) 构建一个DataFrame index =pd.Index(data=["Tom","Bob","Mary","James"],name="...
astype('category') >>> df['年级'] 0 高二 1 高三 2 高二 3 高三 4 高一 5 高一 6 高二 7 高三 Name: 年级, dtype: category Categories (3, object): ['高一', '高三', '高二'] 通过cat.set_categories()更新类别数据同时添加缺少的类别。 >>> df['年级'] = df['年级'].cat.set_...
pandas.api.interchange.from_dataframe\ pandas.api.types.infer_dtype\ pandas.api.types.is_any_real_numeric_dtype\ pandas.api.types.is_bool\ pandas.api.types.is_bool_dtype\ pandas.api.types.is_categorical_dtype\ pandas.api.types.is_complex\ pandas.api.types.is_complex_dtype\ panda...
要对 categories 和顺序进行更多控制,请提前创建CategoricalDtype,并将其传递给该列的dtype。In [40]: from pandas.api.types import CategoricalDtype In [41]: dtype = CategoricalDtype(["d", "c", "b", "a"], ordered=True) In [42]: pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"col1": dtype})....
要对类别和顺序进行更多控制,预先创建一个CategoricalDtype,并将其传递给该列的dtype。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [40]: from pandas.api.types import CategoricalDtype In [41]: dtype = CategoricalDtype(["d", "c", "b", "a"], ordered=True) In [42]: pd.read_csv(...