2,2) plt.boxplot(df["售价金额"],labels = ["售价金额"]) plt.show()
df = pd.DataFrame({'A':['5', '6', '7'], 'B':['3', '2', '1']}) # 查看数据的类型 df.dtypes # A object # B object # dtype: object 还可以在创建Pandas对象时明确地指定数据的类型,即在使用构造方法中的dtype参数指定数据的类型。 df = pd.DataFrame({'A': ['5', '6', '7'...
查看数据中的类型, 使用dtype属性: print(df2.dtypes) """ df2.dtypes A float64 B datetime64[ns] C float32 D int32 E category F object dtype: object """ 查看队列的序号,使用index属性: print(df2.index) # Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 查看数据的名称,使用columns属性: p...
df.dtypes 输出其每一列的数据形式。 df.index 返回所有行的序号(也可以理解为名字)的列表。 df.columns 返回列的名字的列表。 df.values 返回所有值。 df.describe() 返回每一列(同一类型,且会自动略过字符串等形式)的平均值、数量、等一系列信息。df.T 进行转置。 按序号排序:df.sort_index(axis=1, as...
- klib.convert_datatypes(df) # converts existing to more efficient dtypes, also called inside data_cleaning - klib.drop_missing(df) # drops missing values, also called in data_cleaning - klib.mv_col_handling(df) # drops features with high ratio of missing vals based on informational content...
dtypes ## 字符型转数值型 [Out]: a float64 b object dtype: object pd.to_numeric(df.b, errors='coerce') ## 字符型转数值型 [Out]: 0 3.5 1 NaN Name: b, dtype: float64 或者利用强大的 apply 函数: df= df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') ## apply 的强大之处 df.dtypes [...
df2.dtypes # 查看数据前N行,默认前5行 df.head(n=3) # 查看数据最后N行 df.tail(n=1) # 显示索引 df.index # 显示列名 df.columns # 输出不带索引和列名的值 df.values # 描述数据属性,参考R的summary() df.describe() # 数据转置
Python数据分析numpy、pandas、matplotlib 一、基础 1.1 notebook的一些配置 快捷键: ctrl+enter 执行单元格程序并且不跳转到下一行 esc + L 可以显示行号 结果是打印的而没有返回任何的值就没有out 1.2 列表基础知识回顾 b=[1,2.3,&
, 'B' : pd.Timestamp('20210909'), 'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'), 'D' : np.array(3 * 4,dtype='int32'), 'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]), 'F' : 'foo' }) print(df_1) print(df_1.dtypes) print(df_1.index)#行...
num_features=new_profile.select_dtypes("int64")correlation=num_features.corr()fig,ax=plt.subplots()im=plt.imshow(correlation)ax.set_xticklabels(correlation.columns)ax.set_yticklabels(correlation.columns)plt.setp(ax.get_xticklabels(),rotation=45,ha="right",rotation_mode="anchor")plt.show() ...