一、背景 近期想对比两个不同数据集的数据分布时,遇到一个问题:数据集同时包括离散、连续、时间等不同类型特征。 使用 seaborn.kdeplot 报错,仅只能针对数值型特征进行统计。 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 ...
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 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obj ...
2020-09-23 15:18 0 2150 推荐指数:
一、背景 近期想对比两个不同数据集的数据分布时,遇到一个问题:数据集同时包括离散、连续、时间等不同类型特征。 使用 seaborn.kdeplot 报错,仅只能针对数值型特征进行统计。 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 ...
data.select_dtypes(include=['object']) 选择列表中列满足此数据类型的列,并将列名和列下的所有数值进行输出。 将include改为exclude变为将除该类型以外的列进行输出。 data.select_dtypes(include=['object ...
根据数据类型选择特征 select_dtypes(include=['']/exclude=[]) In [21 ...
[idx]] 即可在源数据框中选取指定的列。 2、选取以 ‘Top’ 开始,以‘share’结尾的列 ...
来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_028f0c1c0100kmag.html 今天遇到一个问题:要求在可重复执行的SQL脚本添加一段SQL代码:修改当前的数据类型。因为SQL代码放在重复执行的脚本中,那须考虑到数据类型满足条件时则不进行修改。一时不知道怎么解决 ...
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 运行结果 : 2.删除/选取某行含有特殊数值的列 运行结果 : 3.删除含有空值的行或列 实现思路:利用pandas.DateFrame.fillna对空值赋予特定值,再利用上文介绍的方法找到 ...
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 2.删除/选取某行含有特殊数值的列 3.删除含有空值的行或列实现思路:利用pandas.DateFrame.fillna对空值赋予特定值,再利用上文介绍的方法找到这些含有特定值的行或列去除即可。 ...
比如变量a = User.name 那么这个a数据类型是什么? a.class (.class方法返回当前数据类型) ...