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,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 =...
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...
memory_usage(deep=True) 使用select_dtypes按数据类型选择列:根据数据类型筛选列。 df_numeric = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']) 设置和重置索引:使用列作为DataFrame索引或将其重置。 df.set_index('column_name', inplace=True) df.reset_index(inplace=True) 使用iterrows对行进行迭代:以...
In [437]: casted.dtypes Out[437]: A float32 B float64 C float64 dtype: object 14 根据 dtype 选择列 select_dtypes()方法可以根据列的dtype实现列的提取。 首先,让我们创建一个具有不同dtype的数据框 In [438]: df = pd.DataFrame( ...: { .....
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 ...
python 连接es查询如何中止 python select_dtypes 第一部分:数据类型处理 数据加载 字段含义: user_id:用户ID order_dt:购买日期 order_product:购买产品的数量 order_amount:购买金额 观察数据 查看数据的数据类型 数据中是否存储在缺失值 将order_dt转换成时间类型...
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。
select_dtypes(exclude=['object', 'bool']) print(df_num) 运行以上代码,输出结果为: python a b c d 0 1 1.1 foo True 1 2 2.2 bar False 2 3 3.3 baz True b 0 1.1 1 2.2 2 3.3 a b 0 1 1.1 1 2 2.2 2 3 3.3 五.缺失值及重复值的处理 isna或者isnull 在Pandas 中,我们可以使用 ...
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 ...