pandas删除某列不同数据类型的数据
时间: 2023-08-31 10:22:59 浏览: 49
要删除某列不同数据类型的数据,可以使用 `pandas.DataFrame.select_dtypes()` 方法来选择数据类型相同的列,然后再删除不需要的列。
例如,假设你有一个名为 `data` 的 DataFrame,其中有三列,分别为 `col1`、`col2` 和 `col3`,其中 `col2` 列包含不同数据类型的数据。你可以使用以下代码删除 `col2` 列:
``` python
data = data.select_dtypes(exclude=['object']) # 选择数据类型不为 object 的列
```
这个代码将仅选择数据类型不为 `object` 的列,也就是只保留 `col1` 和 `col3` 两列,然后将 `data` DataFrame 更新为删除了 `col2` 列的新 DataFrame。
相关问题
pandas 删除指定的数据类型
可以使用 `select_dtypes` 方法选择指定数据类型,然后使用 `drop` 方法删除这些数据类型的列。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'salary': [5000, 6000, 7000],
'gender': ['F', 'M', 'M']
})
# 选择要删除的数据类型
dtypes_to_drop = ['object']
# 删除指定数据类型的列
df = df.select_dtypes(exclude=dtypes_to_drop)
print(df)
```
输出结果如下:
```
age salary
0 25 5000
1 30 6000
2 35 7000
```
在上面的示例中,我们选择了数据类型为 `object` 的列进行删除,最终只剩下了 `age` 和 `salary` 两列。
pandas将某一列字符串转为datetime类型
可以使用 `pandas` 的 `to_datetime` 方法将某一列字符串转为 `datetime` 类型。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
'date_str': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 将字符串列转为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'])
# 删除原始的字符串列
df.drop(columns=['date_str'], inplace=True)
print(df)
```
输出结果如下:
```
value date
0 1 2022-01-01
1 2 2022-01-02
2 3 2022-01-03
3 4 2022-01-04
4 5 2022-01-05
```
在这个例子中,我们使用 `pd.to_datetime()` 方法将 `date_str` 列转换为 `datetime` 类型,并将转换后的数据存储到 `date` 列中。最后,我们删除了原始的 `date_str` 列。