pandas查看数值类型
时间: 2023-08-02 19:05:28 浏览: 38
要查看pandas数据框中的数值类型,可以使用`select_dtypes`方法。
以下是使用示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'col1': [1, 2, 3],
'col2': [4.5, 5.6, 6.7],
'col3': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择数值类型的列
numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
print(numeric_cols)
```
在上面的示例中,`select_dtypes`方法被用于选择数值类型的列。`include=['number']`参数用于指定需要选择的数值类型。
输出结果将是一个包含数值类型列名的列表。在这个例子中,输出将是`['col1', 'col2']`,因为这两列包含数值类型的数据。
相关问题
pandas 将列中类型转为数值
可以使用 Pandas 中的 astype() 方法将列中的数据类型转换为数值类型。具体的步骤如下:
1. 选择需要转换的列。
2. 使用 astype() 方法将数据类型转换为数值类型。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串类型的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4', '5', '6']})
# 将列 A 和列 B 的数据类型转换为数值类型
df['A'] = df['A'].astype(int)
df['B'] = df['B'].astype(int)
print(df.dtypes)
```
输出结果如下:
```
A int64
B int64
dtype: object
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 DataFrame,其中包含两列字符串类型的数据。然后,我们使用 astype() 方法将列 A 和列 B 的数据类型分别转换为整数类型,并最终打印 DataFrame 中每列的数据类型。
pandas修改字段类型
以下是几种常见的方法来修改Pandas DataFrame中的字段类型:
1. 使用astype()方法将字段转换为指定的数据类型:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将字段A的数据类型转换为float
df['A'] = df['A'].astype(float)
```
2. 使用to_numeric()方法将字段转换为数值类型:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', '3'], 'B': [4, 5, 6]})
# 将字段A的数据类型转换为int
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')
```
3. 使用to_datetime()方法将字段转换为日期时间类型:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'], 'B': [4, 5, 6]})
# 将字段A的数据类型转换为datetime
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])
```
4. 使用astype()方法将字段转换为字符串类型:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将字段A的数据类型转换为字符串
df['A'] = df['A'].astype(str)
```