(float) True >>> is_numeric_dtype(np.uint64) True >>> is_numeric_dtype(np.datetime64) False >>> is_numeric_dtype(np.timedelta64) False >>> is_numeric_dtype(np.array(['a', 'b'])) False >>> is_numeric_dtype(pd.Series([1, 2])) True >>> is_numeric_dtype(pd.Index([1, ...
if pd.api.types.is_numeric_dtype(df['申请日期']): df['申请日期'] = df['申请日期'].apply(convert_excel_date)else: # 如果日期列包含混合格式(部分是数字,部分是日期) df['申请日期'] = pd.to_datetime(df['申请日期'], errors='coerce').fillna( df['申请日期'][df['申请日期'].apply(...
s = pd.Series([], dtype=bool) s >>> Series([], dtype: bool) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 但是,如果有人以某种方式克服了这个问题,并且想要访问每个对象,例如,在第一行中,并像这样检查其dtype: df = pd.DataFrame({'int': [12, 2], 'dt': [pd.Timestamp('2013-01-02')...
'A']# 判断单元格的类型ifpd.api.types.is_numeric_dtype(cell_type):print('单元格A1的类型是数字')elifpd.api.types.is_string_dtype(cell_type):print('单元格A1的类型是字符串')elifpd.api.types.is_bool_dtype(cell_type):print('单元格A1的类型是布尔值')elifpd....
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy ...
from pandas.api.types import is_numeric_dtype from pandas.api.types import is_timedelta64_dtype is_string_dtype(df[列名]) # 判断该列数据类型是否为"str",返回True或False 4、Dataframe判断一列中某值是否为空 import pandas as pd pd.isnull(df[列名][i]) # 若该列中索引i对应的值为空,返回True...
import pandas as pd from pandas.api.types import is_string_dtype from pandas.api.types import is_numeric_dtype df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1.0, 2.0, 3.0]}) is_string_dtype(df['A']) >>> True is_numeric_dtype(df['B']) >>> True 原文由 danthelion...
importpandasaspd# 创建一个包含浮动数据的Seriesdata = pd.Series([1.5,2.5,3.5,4.5])# 使用 pd.to_numeric() 方法将数据转换为整数,并且下行缩减内存numeric_data = pd.to_numeric(data, downcast='integer')# 输出转换后的结果print(numeric_data) ...
import pandas as pd import time df = pd.DataFrame({'A': range(100000), 'B': range(100000)}) start_time = time.time() # 正确:使用向量化运算 df['Sum_Vectorized'] = df['A'] + df['B'] end_time = time.time() print(f"向量化运算耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # ...
Location ="datasets/smallgradesh.csv"df = pd.read_csv(Location, header=None) Listing2-1Loading DatafromCSV File 现在,让我们看看我们的数据是什么样子的(清单 2-2 ): df.head() Listing2-2Display First Five Lines of Data 如您所见,我们的 dataframe 缺少列标题。或者,更确切地说,有头文件,但它...