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') # ...
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...
select_dtypes()函数 选择题 下列说法错误的是? import pandas as pd myDF = pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[1.0,2.0],'C':['a','b']}) print("【显示】myDF") print(myDF) print("【执行】myDF.select_dtypes(include=['int64'])") print(myDF.select_dtypes(include=['int64'])) prin...
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。
df.select_dtypes(include='bool') b 0 True 1 False 2 True 3 False 4 True 5 False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. df.select_dtypes(include=['float64']) c 0 1.0 1 2.0 2 1.0 3 2.0 4 1.0 5 2.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前...列,值为每行的总成绩df.insert(2, 'total', df.sum(1)) 7、...
2.查看DataFrame:我们可以使用head()和tail()函数查看DataFrame的前几行或后几行数据,使用shape属性查看DataFrame的行数和列数,使用dtypes属性查看各列的数据类型。 3.选择数据:我们可以使用索引、切片、布尔表达式等多种方式选择DataFrame中的数据。 四、DataFrame的select方法 1.基本用法:DataFrame的select方法用于选择指...
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。
df.select_dtypes(exclude=['float']) 然后我们将得到输出: A B01a12b23c 总结 通过select_dtypes()函数,我们可以选择或排除包含一组特定数据类型的列。这是 DataFrame 中非常有用的一个工具,可以大大提高数据分析的效率。希望这篇文章能对你有所帮助!