pandas检查表项是否是数字
时间: 2023-07-29 21:05:55 浏览: 40
可以使用`pandas.DataFrame.select_dtypes()`方法来选择数据类型为数字的列。
例如,以下代码将选择一个名为`df`的数据框架中的所有数字列:
```
import pandas as pd
# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [1.1, 2.2, 3.3]})
# 选择数字列
numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
print(numeric_cols)
```
输出:
```
Index(['A', 'C'], dtype='object')
```
这表明`A`和`C`是数字列,因为它们的数据类型是`int64`和`float64`。
相关问题
pandas检查是否是数字
可以使用`pandas.DataFrame.applymap()`方法和`numpy`库中的`np.isreal()`函数来检查DataFrame中的每个单元格是否为数字。
以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'foo'], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [1.1, 2.2, 3.3]})
# 定义一个函数,用于检查单元格是否为数字
def is_numeric(x):
return np.isreal(x)
# 应用函数检查每个单元格是否为数字
result = df.applymap(is_numeric)
print(result)
```
输出:
```
A B C
0 True False True
1 True False True
2 False False True
```
这个输出表明,第一列和第三列中的所有单元格都是数字,而第二列中的所有单元格都不是数字。
pandas检查数据中是否存在重复值
可以使用 pandas 库中的 `duplicated()` 函数来检查数据中是否存在重复值。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'baz'],
'B': [1, 2, 1, 3]})
# 检查是否有重复行
print(df.duplicated())
# 指定列检查是否有重复行
print(df.duplicated(subset=['A']))
```
输出结果:
```
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
```
其中,`duplicated()` 函数默认检查整个 DataFrame 中的重复行,返回一个布尔型的 Series 对象,表示每一行是否为重复行。
如果需要指定检查某些列的重复行,可以使用 `subset` 参数指定列名。在示例代码中,`subset=['A']` 表示只检查 DataFrame 中的 'A' 列是否有重复行。