In [123]: s.sample() Out[123]: 4 4 dtype: int64 # One may specify either a number of rows: In [124]: s.sample(n=3) Out[124]: 0 0 4 4 1 1 dtype: int64 # Or a fraction of the rows: In [125]: s.sample(frac=0.5) Out[125]: 5 5 3 3 1 1 dtype: int64 默认情况...
代码语言:javascript 复制 # 使用select_dtypes(),选取整数列 In[7]: movie.select_dtypes(include=['int']).head() Out[7]: 代码语言:javascript 复制 # 选取所有的数值列 In[8]: movie.select_dtypes(include=['number']).head() Out[8]: 代码语言:javascript 复制 # 通过filter()函数过滤选取多列 ...
(2) unique和nunique data['column'].nunique():显示有多少个唯一值 data['column'].unique():显示所有的唯一值 (3) count和value_counts data['column'].count():返回非缺失值元素个数 data['column'].value_counts():返回每个元素有多少个 (4) describe和info data.info():返回有哪些列、有多少非缺...
drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include=['object']).head() drinks.select_dtypes(include=['number','object','category','datetime']).head() #用 exclude 关键字排除指定的数据类型 drinks.select_dtypes(exclude=['number']).head() 7....
相比之下,Polars 能够同时执行 Eager 和惰性执行,查询优化器将对所有必需运算求值并制定最有效的代码执行方式。,这可能包括重写运算的执行顺序或删除冗余计算。 例如,我们要基于列 Category 对列 Number 进行聚合求平均值,然后将 Category 中值 A 和 B 的记录筛选出来。
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,我们需要为数据分配好合适的类型,这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。
df.loc[:, column_label] 这个方法用于选取某一列数据,其中 column_label 是列标签。第一个 “:” 表示选取所有行。 3. 选取不连续的特定行和列的数据 df.loc[row_label, column_label] 4. 选取连续的行或者列的数据(切片) df.loc[row1_label:row2_label,col1_label,col2_label] 这个方法用于选取多...
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'])
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,我们需要为数据分配好合适的类型,这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。
A pandas Series is 1-dimensional and onlythe number of rows is returned. dataFrame操作 这里注意双重括号的含义 在截取dataFrame的多个列子集时,通过一个python list 来指定列 To select multiple columns, use a list of column names within the selection brackets []. ...