dataframe把数字部分提取出来

DataFrame是Pandas库中常用的数据结构，它是一个二维表格型数据结构，可以包含不同类型的数据，包括数值、字符串等。如果你想从DataFrame中提取数字部分，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的DataFrame列中确实包含数字类型的值。

2. 使用`select_dtypes()`函数，它可以筛选出特定类型的数据。例如，如果你想要提取所有数值类型的列，可以这样做：

   numeric_columns = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist()

这将返回一个包含所有整数 (`int64`) 和浮点数 (`float64`) 列名的列表。

3. 如果你想直接获取数字部分作为新的DataFrame，可以使用`loc`或`iloc`来选取这些列：

   numeric_df = df.loc[:, numeric_columns]

4. 或者，如果只想提取某几个特定的数值列，可以用列名代替`numeric_columns`。

相关问题

把dataframe里的元素改成数字

将DataFrame中的元素转换为数字通常涉及到数据清洗和预处理的过程，因为DataFrame中的单元格可能包含不同类型的数据，包括文本、日期、时间、分类等，需要根据具体情况进行转换。以下是几个常见的步骤：

1. 检查数据类型：首先使用pandas的`dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型，确认哪些列需要被转换。

import pandas as pd

df.info() # 显示每列的数据类型

2. 数值类型转换：对于数值（int或float）类型的列，可以直接使用`astype()`函数将其转换。例如，对一列进行整数转换：

df['numeric_column'] = df['numeric_column'].astype(int)

3. 文本编码：对于包含类别信息的文本列（如分类变量），可能需要进行编码（如one-hot encoding、LabelEncoder或OrdinalEncoder）。例如使用`pd.get_dummies`创建哑变量：

df = pd.get_dummies(df, columns=['category_column'])

4. 时间序列：日期和时间数据可以用`to_datetime()`函数转换，然后提取年、月、日等部分：

df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])
df['year'] = df['datetime_column'].dt.year

5. 特殊处理：有些特殊的数据可能需要特殊处理，比如NaN值可能需要填充、删除或者替换。

6. 测试并验证：转换后，通过检查新的数据类型以及缺失值情况来验证是否达到预期。

怎么让时序表的时间只剩数字部分

如果你有一个包含日期或时间的时序表，并想从中提取出纯数字的时间戳，可以按照以下步骤操作，这里假设你是在Pandas DataFrame中工作：

1. **获取时间列**：
确保你已经加载了数据，并指定了包含日期或时间的列名，如`datetime_column`。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 你的CSV文件路径
timestamp_series = df['datetime_column']

2. **转换为日期时间格式**：
将字符串转换成日期时间格式，以便后续操作。

timestamp_series = pd.to_datetime(timestamp_series)

3. **去除时间部分**：
可以通过`dt.floor()`方法去掉时间部分，只保留日期部分（如果是天级别），或者`dt.timestamp()`获取Unix时间戳。

- 仅保留日期：

     timestamp_series = timestamp_series.dt.date

- 转换成Unix时间戳（秒级别）：

     timestamp_series = timestamp_series.dt.timestamp()

4. **保存为整数**：
如果需要的是整数时间戳，你可以将其转换为整数：

timestamp_series = timestamp_series.astype(int).astype('O')  # 将浮点数值转回整数对象

现在`timestamp_series`就是一个仅包含日期或时间戳的纯数字列了。