df.astype({'列1':'float','列2':'float'}).dtypes 用这种方式转换第三列会出错，因为这列里包含一个代表 0 的下划线，pandas 无法自动判断这个下划线。为了解决这个问题，可以使用 to_numeric() 函数来处理第三列，让 pandas 把任意无效输入转为 NaN。df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')....
df.select_dtypes(exclude='int').head() 也可以选择多种数据类型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.select_dtypes(include=['int','datetime','object']).head() 3. 将strings改为numbers 在pandas中,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样...
AI代码解释 # select all columns except float based>>>df.select_dtypes(exclude='float64')# select non-numeric columns>>>df.select_dtypes(exclude=[np.number])>>>df=pd.DataFrame({'a':[1,2]*3,...'b':[True,False]*3,...'c':[1.0,2.0]*3})>>>df a b c01True1.012False2.021True1....
示例使用：import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': ['foo', 'bar', 'baz'],'C': [True, False, True],'D': [1.5, 2.5, 3.5]}df = pd.DataFrame(data)# 选择所有数值型列df_int = df.select_dtypes(include='int')print(df_int)print()# 选择所有数值型列df_numeric...
df.select_dtypes(exclude='int').head() 也可以选择多种数据类型: df.select_dtypes(include=['int','datetime','object']).head() 3. 将strings改为numbers 在pandas中,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。
apply(pd.to_numeric, downcast='unsigned')转换后的 converted_int_df 内容如下:转换后的 DataFrame 看似没有什么变化,我们不妨来看看 info 信息:>> converted_int_df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 418 entries, 0 to 417 Data columns (total 4 columns): # Column Non-...
select_dtypes 让我们看看 Pandas 如何帮助我们处理需要处理特定数据类型。 # select all columns except float based >>> df.select_dtypes(exclude ='float64')# select non-numeric columns >>> df.select_dtypes(exclude=[np.number])>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2] * 3, ...
['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns')df.loc[:, 'Q10'] = '我是新来的' # 也可以# 增加一列并赋值,不满足条件的为NaNdf.loc[df.num >= 60, '成绩...
pd.to_numeric(df.col_three, errors='coerce').fillna(0) 0 7.7 1 8.8 2 0.0 Name: col_three, dtype: float64 最后,你可以通过 apply 函数一次性对整个DataFrame使用这个函数: df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
valuedf.idxmin()# Index of the highest valuedf.idxmax()# Statistical summary of the data frame, with quartiles, median, etc.df.describe()# Average valuesdf.mean()# Median valuesdf.median()# Correlation between columnsdf.corr()# To get these values for only one column, just select it ...