the ``numpy.object`` data type. Strings can also be used in the style of ``select_dtypes`` (e.g. ``df.describe(include=['O'])``). To select pandas categorical columns, use ``'category'`` - None (default) : The result will include all numeric columns. exclude : list-like of ...
df3["one"] = np.nan df3 df3.dropna(axis=0) # 行全部为nan的删除 df3.dropna(axis=1) # 列全部为nan的删除 df3['one'].dropna() # 线性插值 ser = pd.Series([0.469112, np.nan, 5.689738, np.nan, 8.916232]) ser ser.interpolate() df = pd.DataFrame({'A': [1, 2.1, np.nan, ...
列名(字符串)或表达式(Column)。如果列名之一是“*”,则该列将扩展为包括当前DataFrame中的所有列。 例子: >>>df.select('*').collect() [Row(age=2, name='Alice'), Row(age=5, name='Bob')]>>>df.select('name','age').collect() [Row(name='Alice', age=2), Row(name='Bob', age=5)...
要选择Pandas datetimetz dtypes,请使用'datetimetz'(0.20.0中的新增功能)或'datetime64[ns, tz]' 例子 >>>df = pd.DataFrame({'a': [1,2] *3,...'b': [True,False] *3,...'c': [1.0,2.0] *3})>>>df a b c01True1.012False2.021True1.032False2.041True1.052False2.0>>>df.select_dtypes...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的索引。如果输入数据没有索引信息并且未提供索引,则默认为RangeIndex。 columns:索引或类似数组 用于生成结果帧时使用的列标签。如果数据没有列标签,则默认为RangeIndex(0, 1, 2,…...
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一...
DataFrame.as_matrix([columns]) 转换为矩阵 DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return 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() ...
DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) 根据列 dtypes 返回 DataFrame 列的子集。 此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.select_dtypes 复制而来的。 可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。 参数: include, exclude:标量或list-like ...
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。