1. select_dtypes方法select_dtypes方法允许你按数据类型选择列。它接受一个数据类型或数据类型列表作为参数，返回一个包含满足指定数据类型的列的DataFrame。参数：include：指定要包含的数据类型。可以是一个数据类型字符串（如'number'、'object'、'datetime'等）或一个数据类型列表。exclude：指定要排除的数据类型。可...
#1.头部数据与尾部数据#headdf.head(2)#获取前2行数据2.tail df.tail(2)#获取后2行数据#2.数据列的的获取df["name"]#df+列名称df.name#此种方法列名称不能有空格df[["name","age"]]#通过列表选取多列#对于seriesdf["赋值"][0:10]#表示选取series的前9列#此刻需要注意的是如果名中含有空格,直接...
select_dtypes()方法返回包含/排除指定数据类型的列的新 DataFrame。 使用include参数指定包含的列,或使用exclude参数指定要排除的列 注意:必须至少指定一个参数include和/或exclude,否则将出现错误。 语法 dataframe.select_dtypes(include,exclude) 参数 参数是关键字参数。
df["price"].pct_change() 10、select_dtypes select_dtypes用于根据数据类型筛选DataFrame中的列。我们可以使用它来选择具有特定数据类型的列,例如数字类型(int64、float64)、对象类型(str、object)、布尔类型或日期时间类型等。 我们选择整数列和浮点列,即数字列。 data = { "name": ["Alice", "Bob", "Char...
PandasDataFrame.select_dtypes(~)返回与指定类型匹配(或不匹配)的列的子集。 参数 1.include|scalar或array-like|optional 要包含的数据类型。 2.exclude|scalar或array-like|optional 要排除的数据类型。 警告 必须至少提供两个参数之一。 以下是您可以指定的一些数据类型: ...
范例1:采用select_dtypes()函数选择所有具有浮点数数据类型的列。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf = pd.read_csv("nba.csv")# Print the dataframedf 让我们使用dataframe.select_dtypes()函数选择 DataFrame 中所有具有浮点数据类型的列。
DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None)[source] 根据列dtypes返回DataFrame的列的子集。 Notes 要选择所有数字类型,请使用np.number或'number' 要选择字符串,您必须使用objectdtype,但是请注意,这将返回所有对象dtype列 请参见numpy dtype层次结构 ...
select_dtypes(include=['float64'])dtype 类型为 float64 的字段包含: 各字段的详细信息如下:>> df_floats.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 418 entries, 0 to 417 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 Age 332 non-...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.select_dtypes方法的使用。
select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例,我们仅选择具有数据类型'int64'的列。 df.select_dtypes("int64") 输出: isin()接受一个列表,判断该列中元素是否在列表中。 name_list = ["张三","李四"] df[df["姓名"].isin(name_list...