第二个和第三个在方法内的 a 就成了局部变量,这两个 a 都是只在当前的函数中生效,出了这个函数就不生效了。 如果我们将局部变量中的的赋值注释掉,那么在函数中是否能取到全局变量的值? 答案当然是肯定的,我们试试看: a = 0 def print_1(): # a = 1 print('a =', a) def print_2(): a =...
它根据数据类型过滤数据帧。因此,在这种情况下,您可能希望包含 np.datetime64 的列。要按整数过滤,您可以使用 [np.int64, np.int32, np.int16, np.int] ,对于浮点数: [np.float32, np.float64, np.float16, np.float] ,仅按数字列过滤: [np.number]。 df.select_dtypes(include=[np.datetime64]) ...
python 判断数据是否为数字类型 人生苦短,我选Python前文传送门变量作用域变量的作用域是指在程序中命名的变量产生想过的范围。没看懂?没关系,我们写个示例慢慢品。a = 0def print_1():a = 1print('a =', a)def print_2():a = 2print('a =', a)print_a()显示结果如下:a = 1在上面的示例中,...
tuple:>>> a = (1,2,3,4)>>>a[0]1 >>> a[1]2 >>> a[0] = 10Traceback (most recent call last): File"<stdin>", line 1,in<module>TypeError:'tuple'object doesnotsupport item assignment deftype_tuple(x): x[0] = 10printxif__name__ =='__main__': a = (1,2,3,4) t...
我正在尝试根据它们是否属于日期类型来过滤熊猫数据框中的列。我可以找出哪些是,但随后必须解析该输出或手动选择列。我想自动选择日期列。这是我到目前为止的示例 - 在这种情况下我只想选择“date_col”列。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([['Feb-2017', 1, 2], ['Mar-2017', 1, 2], ['Apr...
它根据数据类型过滤数据帧。因此,在这种情况下,您可能希望包含 np.datetime64 的列。要按整数过滤,您可以使用 [np.int64, np.int32, np.int16, np.int] ,对于浮点数: [np.float32, np.float64, np.float16, np.float] ,仅按数字列过滤: [np.number]。 df.select_dtypes(include=[np.datetime64])...