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_
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...
order_amount 69659 non-null float64 dtypes: float64(1), int64(3) memory usage: 2.1 MB 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 数据中是否存储在缺失值 # 其实由上边info信息就可以确定没有确实值 df.isnull().any(axis=0) user_id False order_dt False order_product False order_amount Fa...
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') # ...
df.select_dtypes(include=['float64'])#选择float64型数据df.select_dtypes(include='bool') df.select_dtypes(include=['number'])#只取数字型df.select_dtypes(exclude=['int'])#排除int类型df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 如果没有满足条件的数据,会返回一个仅有索引的DataFrame。
cat_cols=df.select_dtypes(include='object').columnsforcolincat_cols:mode_val=df[col].mode()[0]df[col].fillna(mode_val,inplace=True) 3. 统一格式,别让数据“叛变” 数据格式不统一,经常出现类似“YES”、“yes”、“Yes”,或者日期格式乱七八糟,分分钟坑你。Python这块灵活得很: ...
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 ...
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(index, Series)对的形式循环DataFrame行。
df.select_dtypes(include=None, exclude=None) #按照数据类型选择列 df.isin(values=) #数据框中数据是否存在于values中,返回的是DataFrame类型 (4)数据清洗 数据清洗主要是一些重复值、缺失值和索引名称等问题的处理。 df.duplicated(subset=["col"],keep=first) #各行是否是重复行,返回Series,keep参数...