现有一个数据框，需要把其中一列“住房数量”的数据变为数字形式，这列数据有“0”、“1”、“2”、“3”、“3套以上”这几种，请用Python实现代码

可以使用Python中的replace()方法将“3套以上”替换为“3”，然后使用astype()方法将该列转换为整数类型。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '住房数量': ['0', '1', '2', '3套以上']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将“3套以上”替换为“3”
df['住房数量'] = df['住房数量'].replace('3套以上', '3')

# 将该列转换为整数类型
df['住房数量'] = df['住房数量'].astype(int)

print(df)

输出结果为：

   姓名  住房数量
0  张三     0
1  李四     1
2  王五     2
3  赵六     3

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以下是用R语言编写的函数，用于判断数据框的列是否为数字：

is_numeric <- function(df) {
  sapply(df, function(x) is.numeric(x))
}

该函数接受一个数据框作为参数，并返回一个逻辑向量，指示每列是否为数字。函数的实现是通过`sapply()`函数遍历数据框的每列，然后使用`is.numeric()`函数检查列是否为数字。最终，函数返回一个逻辑向量，指示每列是否为数字。

可以使用以下示例数据来测试该函数：

# 创建示例数据
df <- data.frame(
  x = c(1, 2, 3),
  y = c("a", "b", "c"),
  z = c(TRUE, FALSE, TRUE)
)

# 使用函数判断数据框的列是否为数字
is_numeric(df)

输出结果应该是：

x     y     z 
TRUE FALSE FALSE 

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1. 首先安装并加载lubridate包。

install.packages("lubridate")
library(lubridate)

2. 假设你的数据框为df，日期列为date。使用ymd()函数将日期转换为标准日期格式。

df$date <- ymd(df$date)

3. 使用year()和month()函数，将日期列拆成两列分别存储年份和月份。

df$year <- year(df$date)
df$month <- month(df$date)

这样就可以实现将日期列拆成年份和月份两列的功能了。