获取Pandas DataFrame的列的数据类型 让我们看看如何在Pandas DataFrame中获得列的数据类型。为了获得数据类型,我们将使用dtype()和type()函数。 例1 : # importing the module import pandas as pd # creating a DataFrame dictionary = {'Names':['Simon
DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts()Return the counts of ftypes in this object. DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框 DataFrame.va...
append(pd.DataFrame(new_data)) # 保存为Excel文件 df.to_excel('个人信息表.xlsx', index=False) # 重新从Excel文件中读取数据 df = pd.read_excel('人员信息表.xlsx') # 统计男女数量 gender_counts = df['性别'].value_counts() male_count = gender_counts.get('男', 0) female_count = ...
DataFrame() df data=None 2D数据或字典 index=None 索引 columns=None 列标签 dtype=None 数据类型 copy=False 是否复制数据 属性及底层数据结构 .as_matrix() ndarray columns=None 返回指定列(默认全部) .get_dtype_counts() 返回dtype的计数结果 .get_ftype_counts() 返回ftype的计数结果 .select_dtypes(...
提取行直到某一特定行-Pandas Dataframe 您可以将默认值max_maturity设置为None并添加if语句: def importdata (fileloc, date, name, max_maturity=None): 'Imports data from a given location, date and name' data = pd.read_csv(fileloc) # file location # date = date this does nothing result = da...
df_filter=df.filter(regex='abc')具体用法参考这里：pandas dataframe column filterpandas.DataFrame删除...
DataFrame.ftypes Return the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts() 返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts() Return the counts of ftypes in this object. DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) ...
[例 2] 创建 DataFrame 数据对象 程序清单如下。 # 导入 pandas 库 import pandas as pd # 导入 NumPy 库 import numpy as np # 通过列表数据创建 # columns: 列数据标签 # index: 行数据标签 s_data = pd.DataFrame([[5.1,3.5,1.4,0.2], [6.1,3.7,4.1,1.5], [5.8,2.7,5.1,1.9]], columns=['...
DataFrame属性和数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.axes #index: 行标签;columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame.dtypes #返回数据的类型 DataFrame.ftypes #返回每一列的 数据类型float64:dense DataFrame.get_dtype_counts() #返回数据框数据类型...
columns Returns the column labels of the DataFrame combine() Compare the values in two DataFrames, and let a function decide which values to keep combine_first() Compare two DataFrames, and if the first DataFrame has a NULL value, it will be filled with the respective value from the second...