python dataframe里的数据格式有 int float 也有str,要怎么才能筛选出str格式的数据并对str格式的数据进行处理
时间: 2024-02-09 16:07:51 浏览: 18
你可以使用 Pandas 中的 `select_dtypes` 函数来选择指定数据类型的列,如下所示:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含不同数据类型的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'col1': [1, 2, 3],
'col2': ['a', 'b', 'c'],
'col3': [1.1, 2.2, 3.3]
})
# 选择 str 类型的列
str_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
# 对 str 类型的列进行处理
for col in str_columns:
df[col] = df[col].apply(lambda x: x.upper())
```
在上面的示例中,`select_dtypes` 函数使用 `include` 参数来选择包含指定数据类型的列,这里选择的是 `object` 类型,也就是 str 类型。接着,我们可以对选择出来的 str 类型的列进行处理,例如将其转换为大写。
相关问题
pythondataframe改变数据类型
要改变Python中DataFrame的数据类型,可以使用astype()方法。例如,将某一列的数据类型从整数改为浮点数,可以使用以下代码:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
其中,'column_name'是要改变数据类型的列名。
如果要将整个DataFrame的数据类型都改变,可以使用以下代码:
```python
df = df.astype(float)
```
其中,float可以替换为其他数据类型,如int、str等。
py处理excle导出数据 区分str int double 以及是否为空
你可以使用Python中的pandas库来读取excel文件中的数据,并对数据类型和空值进行处理。以下是一个简单的示例:
首先,安装pandas库:
```
pip install pandas
```
然后,导入pandas库:
```
import pandas as pd
```
接下来,使用pandas的read_excel函数读取excel文件中的数据:
```
df = pd.read_excel("path/to/file.xlsx")
```
其中,"path/to/file.xlsx"是excel文件的路径。
接着,使用pandas的fillna函数将空值填充为NaN:
```
df.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)
```
如果你想将空值填充为其他值,可以将"value"参数设置为所需的值。
接下来,使用pandas的apply函数对每一列数据进行处理,并判断数据类型和空值:
```
def check_type(val):
if pd.isna(val):
return "NA"
elif isinstance(val, str):
return "str"
elif isinstance(val, int):
return "int"
elif isinstance(val, float):
return "double"
else:
return "unknown"
col_types = df.apply(lambda x: x.apply(check_type))
```
其中,check_type函数用于判断每个单元格的类型和空值情况。apply函数用于对每一列数据进行处理,并返回一个新的DataFrame,其中包含每个单元格的类型和空值情况。
最后,你可以将新的DataFrame保存到一个新的excel文件中:
```
col_types.to_excel("path/to/new/file.xlsx", index=False)
```
其中,"path/to/new/file.xlsx"是要保存的新excel文件的路径,"index=False"表示不保存行索引。
希望这个示例可以帮助你区分字符串、整数、浮点数和空值,并将数据保存到新的excel文件中。