一、背景 近期想對比兩個不同數據集的數據分布時,遇到一個問題:數據集同時包括離散、連續、時間等不同類型特征。 使用 seaborn.kdeplot 報錯,僅只能針對數值型特征進行統計。 遂誕生一個需求:針對數據框,篩選指定數據類型的列。 二、select_dtypes介紹 使用 ...
data.select dtypes include object 選擇列表中列滿足此數據類型的列,並將列名和列下的所有數值進行輸出。 將include改為exclude變為將除該類型以外的列進行輸出。 data.select dtypes include object .colmuns 輸出該數據的列名 ...
2021-09-06 19:23 0 254 推薦指數:
一、背景 近期想對比兩個不同數據集的數據分布時,遇到一個問題:數據集同時包括離散、連續、時間等不同類型特征。 使用 seaborn.kdeplot 報錯,僅只能針對數值型特征進行統計。 遂誕生一個需求:針對數據框,篩選指定數據類型的列。 二、select_dtypes介紹 使用 ...
pd.select_dtypes 可以根據數據類型選取特征,這對於我們建模時非常有用,下面來看看怎么使用 參數 include, exclude:scalar or list-like,標量或類似列表的內容,包括/排除的dtypes或字符串的選擇。必須至少提供這些參數 ...
表如圖,讀取Loadcase一列數據 運行結果為 ...
數據框(data.frame)是最常用的數據結構,用於存儲二維表(即關系表)的數據,每一列存儲的數據類型必須相同,不同數據列的數據類型可以相同,也可以不同,但是每列的行數(長度)必須相同。數據框的每列都有唯一的名字,在已創建的數據框上,用戶可以添加計算列。 1 創建 ...
數據集: 代碼: train=pd.read_csv('./1.csv') print(train.info()) 輸出: id一列均為整數所以它的類型為int64 w一列均為字符所以它的類型為object e一列含有整數 ...
今天碰到一個錯誤,一個字典取值報keyError, 一查看key, 字符串類型的數字后面多了小數點0, 變成了float的樣子了。 發現了pandas一個坑:如果列有NAN,則默認給數據轉換為float類型! 來源:https://stackoverflow.com/questions ...
功能:將pandas對象轉換為指定的dtype 參數: dtype:data type, or dict of column name -> data type,使用numpy.dtype或Python類型將整個pandas對象轉換為相同類型。或者,使用{col:dtype ...
先看一個非常簡單的例子: 有什么方法可以將列轉換為適當的類型?例如,上面的例子,如何將列2和3轉為浮點數?有沒有辦法將數據轉換為DataFrame格式時指定類型?或者是創建DataFrame,然后通過某種方法更改每列的類型?理想情況下,希望以動態的方式做到這一點,因為可以有數 ...