data.select_dtypes(include=['object']).columns 返回列名。 参数选择有: 数字:number、int、floatbuer:bool时间:datetime64 类别:category 字符串:string 对象:object 三、实操 df.select_dtypes(include=['object']) df.select_dtypes(include=['object','float']) df.select_dtypes(exclude='object') 四、...
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...
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 返回:DataFrame 注意: 要选择所有数字类型,请使用np.number或'number' 要选择字符串,您必须使用object dtype(np.object 或者是 'obj...
例如: df['A'].select_dtypes(exclude=[np.number]) 现在,当我尝试执行此操作时,我得到AttributeError: 'Series' object has no attribute 'select_dtypes'为了提供更多细节,假设我有这样的数据框:df = pd.DataFrame([[-1, 3, 0],[5, 2, 1],[-6, 3, 2],[7, '<blank>', 3 ], ['<blank>'...
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. ...
(exclude)): -> 2357 raise TypeError('include and exclude must both be non-string' 2358 ' sequences') 2359 selection = tuple(map(frozenset, (include, exclude))) TypeError: include and exclude must both be non-string sequences In [166]: df.select_dtypes(include=['object']) Out[166]:...
.dtypes:以列表的形式返回所有的列的名字和数据类型。形式为:[(col_name1,col_type1),...] .isStreaming:如果数据集的数据源包含一个或者多个数据流,则返回True .na:返回一个DataFrameNaFunctions 对象,用于处理缺失值。 .rdd: 返回DataFrame 底层的RDD(元素类型为Row ) ...
To select columns usingselect_dtypesmethod, you should first find out the number of columns for each data types. In this example, there are 11 columns that are float and one column that is an integer. To select only the float columns, usewine_df.select_dtypes(include = ['float']). The...
在np.select系列中使用DateTime有问题。dateframe['DATE1'] = dt.datetime.now() dateframe['DATE2'],)TypeError: DTypes <class‘num 浏览10提问于2021-07-01得票数 2 回答已采纳 1回答 根据布尔条件在新列中设置值 、、 我有一个数据框架和两个字典如下:x = {'a':'a'}现在,我想执行一个操作,添加...
从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe...查看该数据集各列的数据类型: df.dtypes ? 可以看到各列的数据类型不太一样,有int、object、float、bool等。...=len(df)*0.9, axis=1)...