1. select_dtypes方法select_dtypes方法允许你按数据类型选择列。它接受一个数据类型或数据类型列表作为参数，返回一个包含满足指定数据类型的列的DataFrame。参数：include：指定要包含的数据类型。可以是一个数据类型字符串（如'number'、'object'、'datetime'等）或一个数据类型列表。exclude：指定要排除的数据类型。可...
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') # ...
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...
用法:DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) 参数: include, exclude:包括/排除的dtypes或字符串的选择。必须至少提供这些参数之一。 返回:包含dtypes的帧子集包括include和排除中的dtypes。 要链接到代码中使用的CSV文件,请单击此处 范例1:采用select_dtypes()函数选择所有具有浮点数数据类型的列。
select_dtypes(include='bool') b 0 True 1 False 2 True 3 False 4 True 5 False >>> df.select_dtypes(include=['float64']) c 0 1.0 1 2.0 2 1.0 3 2.0 4 1.0 5 2.0 >>> df.select_dtypes(exclude=['int']) b c 0 True 1.0 1 False 2.0 2 True 1.0 3 False 2.0 4 True 1.0 5...
pd.select_dtypes 可以根据数据类型选取特征,这对于我们建模时非常有用,下面来看看怎么使用 DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) 参数 include, exclude:scalar or list-like,标量或类似列表的内容,包括/排除的dtypes或字符串的选择。必须至少提供这些参数之一 ...
print(myDF.select_dtypes(exclude=['int64'])) A选项:myDF是一个三行三列的数据 B选项:第一次执行找到myDF中的整型数据 C选项:第二次执行找到myDF中的整型数据 D选项:第二次执行排除了myDF中的整型数据 正确答案:C 图1:问题解析 图2:程序运行结果 ...
我有一些同时包含浮点数和字符串的列。我希望能够选择这些列并根据其数据类型应用不同的掩码。我已经找到了select_dtypes()方法,但是它在整个数据帧上运行,我需要的是能够进行列选择。例如:...
I was using select_dtypes to search for those columns containing Array type to manipulate them, but the function also returns the string columns, and my code crashes when it tries to apply the array function to the string column.I was working with pandas 2.2.2 / numpy 1.26.2 when this ...