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...
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']).columns 返回列名。 参数选择有: 数字:number、int、float...
根据数据类型选择特征 select_dtypes(include=['']/exclude=[]) In [21]: df.select_dtypes(include=['object']).columns.values Out[21]: array(['term', 'loan_status', 'int_rate', 'emp_length', 'home_ownership', 'verification_status', 'desc', 'purpose', 'title', 'zip_code', '...
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') # ...
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'])") ...
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...
dtypes/cast.py", line 970, in invalidate_string_dtypes raise TypeError("string dtypes are not allowed, use 'object' instead") TypeError: string dtypes are not allowed, use 'object' instead >>> print(table_df.select_dtypes(include=object, exclude="string").columns) Index(['dest_id', '...
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. ...
Theselect_dtypes()method returns a new DataFrame that includes/excludes columns of the specified dtype(s). Use theincludeparameter to specify the included columns, or use theexcludeparameter to specify which columns to exclude Note:You must specify at least one of the parametersincludeand/orexclude...
'int64[pyarrow]'})print('\n\nAll types:\n'+str(df.dtypes))print('\n\nIt works for other types:\n'+str(df.select_dtypes(include=['int64']).dtypes))print('\n\nBut it does not for `timestamp[ns][pyarrow]`:\n'+str(df.select_dtypes(include=['timestamp[ns][pyarrow]']).dtypes...