df.dtypes != 'object' 返回了一个布尔型的 Series 对象是什么样的

`df.dtypes != 'object'` 返回了一个布尔型的 Series 对象，其中包含了 `df` 中所有列的信息，对于数值型列返回的是 `True`，对于非数值型列返回的是 `False`。例如，下面是一个包含数值型和非数值型列的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['female', 'male', 'male']}
df = pd.DataFrame(data)

使用 `df.dtypes` 可以查看每列的数据类型：

name      object
age        int64
gender    object
dtype: object

使用 `df.dtypes != 'object'` 可以得到一个布尔型的 Series 对象，其中每个元素表示对应的列是否为数值型（即数据类型不为 `object`）：

name      False
age        True
gender    False
dtype: bool

在本例中，`age` 是数值型列，因此返回 `True`，`name` 和 `gender` 是非数值型列，因此返回 `False`。

相关问题

df = df[df.name('云计算','食品安全')] TypeError: 'Series' object is not callable

错误信息表明，在尝试通过`df.name('云计算','食品安全')`这一部分时，遇到了`TypeError: 'Series' object is not callable`，这是因为Series对象不是一个函数，不能直接作为参数传递给`name()`方法。在Pandas DataFrame中，`name()`是一个属性，用于设置或返回DataFrame对象的索引名。

在这个上下文中，可能是想按照'云计算'和'食品安全'这两个条件过滤DataFrame。正确的做法应该是先创建一个包含这两个值的列表，然后使用`isin()`函数或者布尔索引来实现过滤。这里是修正后的代码片段：

filter_values = ['云计算', '食品安全']
df = df[df['name'].isin(filter_values)]

或者，如果'name'列本身就是字符串形式的数据，你可以直接这样操作：

df = df[df['name'].isin(['云计算', '食品安全'])]

这将得到包含'云计算'和'食品安全'名称的所有记录。如果有其他问题，比如需要帮助理解这个过程，请问：

df.Neighbourhood[show_up].count().plot(kind='bar') 'numpy.int64' object has no attribute 'plot'

这个错误是因为你正在尝试使用一个 numpy.int64 对象的 plot 方法，而这个方法不存在。

通常情况下，我们使用 pandas 库来读取和操作数据，而不是 numpy 库。因此，我猜测你的代码中可能存在问题。

请确保你已经正确导入 pandas 库并正确加载了数据。然后，你可以使用 pandas DataFrame 的 plot 方法绘制数据。

例如，如果你想绘制 `df.Neighbourhood[show_up].count()` 的柱状图，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 统计并绘制柱状图
df.Neighbourhood[show_up].value_counts().plot(kind='bar')

在这里，`value_counts()` 方法将返回每个邻里出现的次数，并且我们可以使用 `plot()` 方法来绘制柱状图。如果 `show_up` 是一个布尔数组，则 `df.Neighbourhood[show_up]` 将返回一个 Series 对象，其中包含符合条件的行，我们可以使用 `value_counts()` 方法来计算每个邻里出现的次数。