# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
dtypes ##返回每列数据的类型 df.T ##转置数据框 df.sort_index(axis=1,ascending=False) ##按索引排序所有列,升序或者降序 二、常用的列切片操作 1、取一列的所有数据 df['column_name'] ##利用列名直接取某一列 df[df.columns[index]] ##适合于你不知道列名,但是知道它在第几列 2、根据位置取行列...
Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 DataFrame.dtypes返回数据的类型 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 th...
pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series或DataFrame的列中。更多信息请参见 dtypes。 虽然Series类似于 ndarray,如果你需要一个实际的ndarray,那么请使用Series.to_numpy()。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([ 0.4691, -0.2829, -...
df.dtypes返回列的类型 df.shape返回行数和列数 Df.info()汇总所有相关信息 将一列或几列设置为索引是一个好主意。下图展示了这个过程: Index在Pandas中有很多用途: 算术运算按索引对齐 它使按该列进行的查找更快,等等。 所有这些都是以较高的内存消耗和不太明显的语法为代价的。 构建DataFrame 另一种选择是...
Pandas dtypes的官方文档 NumPy 数据类型官方文档 选择单列数据作为序列 序列是来自数据帧的单列数据。 它是数据的一个维度,仅由索引和数据组成。 准备 此秘籍检查了两种不同的语法以选择“序列”,一种使用索引运算符,另一种使用点符号。 操作步骤 将列名作为字符串传递给索引运算符以选择数据的序列: 代码语言:jav...
Series.array将始终是一个ExtensionArray。简而言之,ExtensionArray 是一个围绕一个或多个具体数组的薄包装器,比如一个numpy.ndarray. pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series或DataFrame的列中。更多信息请参见 dtypes。 虽然Series类似于 ndarray,如果你需要一个实际的 ndarray,那么请使用Series....
(total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype # --- --- --- --- # 0 id 35 non-null int64 # 1 name 35 non-null object # 2 class 35 non-null object # 3 mark 35 non-null int64 # 4 gender 35 non-null object # dtypes: int64(2), object(3) # memory usage: 1.5+ KB...
dtypes = optimized_gl.drop('date',axis=1).dtypes dtypes_col = dtypes.index dtypes_type = [i.name for i in dtypes.values] column_types = dict(zip(dtypes_col, dtypes_type)) # rather than print all 161 items, we'll # sample 10 key/value pairs from the dict ...
1.df.dtypes 2.series.dtype 3.get_dtype_counts() 4.如果一列中含有多个类型,则该列的类型会是object,同样字符串类型的列也会被当成object类型. 5.不同的数据类型也会被当成object,比如int32,float32 通过列类型选取列 select_dtypes() DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) ...