遂诞生一个需求:针对数据框,筛选指定数据类型的列。 二、select_dtypes介绍 使用语法为: data.select_dtypes(include=['object'], exclude=['float64']) include -- 符合类型 exclude -- 排除类型 可以单独使用参数,也可以结合使用,返回的是符合筛选后的数据框。 data.select_dtypes(include=['object']).colum...
在Python中,select_dtypes函数是pandas库中的一个函数,用于选择DataFrame中特定数据类型的列。可以使用该函数来筛选出DataFrame中某种或某几种数据类型的列。 例如,可以通过指定参数include或exclude来选择需要包含的数据类型或需要排除的数据类型。具体用法如下: # 选择整数类型列 df.select_dtypes(include='int') # ...
在Python中,select_dtypes函数是Pandas库中的一个函数,用于从DataFrame中选择特定数据类型的列。使用方法如下: # 导入Pandas库 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.0, 5.0, 6.0], 'C': ['a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(data) # 选择整数...
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。 Python pandas.DataFrame.select_...
dtypes: float64(1), int64(1), object(1) memory usage: 152.0+ bytes 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 从输出结果可以看出,字段A的数据类型是int64,字段B的数据类型是object,字段C的数据类型是float64,并且每个字段都有3个非空值。 方法三:使用select_dtypes()方法选择特定数据类型的字段 ...
df.dtypes# 查看数据类型df.select_dtypes(include="float64",exclude=["int64","object"]) 1. 2. 3. 4. 5. 4. isin筛选 正向筛选 isin方法可以通过筛选出含有指定信息的列,当无法查找到时不显示 year_list=["2010/1/8","2014/12/26"]df[df["Trddt"].isin(year_list)] ...
drinks.select_dtypes(exclude='number').head() 复制 7. 将字符型转换为数值型 我们来创建另一个示例DataFrame: df=pd.DataFrame({'col_one':['1.1','2.2','3.3'],'col_two':['4.4','5.5','6.6'],'col_three':['7.7','8.8','-']})df ...
2. select_dtypes 如果已经在Python中完成了数据的预处理,这个命令可以帮你节省一定的时间。在读取了表格之后,每一列的默认数据类型将会是bool,int64,float64,object,category,timedelta64,或者datetime64。首先你可以观察一下大致情况,使用: 代码语言:javascript ...
在Python中,使用select_dtypes方法筛选字符串类型的列,可以通过指定数据类型为object来实现。以下是一个示例代码: import pandas as pd # 创建一个包含不同数据类型的DataFrame data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'col3': [True, False, True, False]} df ...
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。 原文地址:Python pandas.DataFrame.select_dtypes函数方法的使用...