我正在使用df.columns.values来制作列名列表，然后我会对其进行迭代并制作图表等...但是当我设置它时，我忽略了df中的非数字列。现在，我宁愿不要简单地从df(或它的副本)中删除这些列。相反，我想找到一种巧妙的方法将它们从列名列表中删除。现在我有:names=df.columns.values我想要达到的行为类似于:names=df.columns.values(column_type=float64)有什么巧妙的方法可以做到这一点吗？我想我可以复制df，然后在执行columns.values之前删除那些非数字列，但这让我觉得很笨重。欢迎任何意见/建议。谢谢。
我正在使用df.columns.values来制作列名列表，然后我会对其进行迭代并制作图表等...但是当我设置它时，我忽略了df中的非数字列。现在，我宁愿不要简单地从df(或它的副本)中删除这些列。相反，我想找到一种巧妙的方法将它们从列名列表中删除。现在我有:names=df.columns.values我想要达到的行为类似于:names=df.columns.values(column_type=float64)有什么巧妙的方法可以做到这一点吗？我想我可以复制df，然后在执行columns.values之前删除那些非数字列，但这让我觉得很笨重。欢迎任何意见/建议。谢谢。
这个问题在这里已经有了答案:HowdoIfindnumericcolumnsinPandas?(12个回答)关闭3年前。在我的应用程序中，我加载结构如下的文本文件:第一个非数字列(ID)多个非数字列(字符串)数字列数(float)非数字列的数量是可变的。目前我将数据加载到这样的DataFrame中:source=pandas.read_table(inputfile,index_col=0)我想在不知道它们的名称或索引的情况下一口气删除所有非数字列，因为这可以读取它们的dtype。Pandas可以做到这一点还是我必须自己做饭？ 最佳答案
这个问题在这里已经有了答案:HowdoIfindnumericcolumnsinPandas?(12个回答)关闭3年前。在我的应用程序中，我加载结构如下的文本文件:第一个非数字列(ID)多个非数字列(字符串)数字列数(float)非数字列的数量是可变的。目前我将数据加载到这样的DataFrame中:source=pandas.read_table(inputfile,index_col=0)我想在不知道它们的名称或索引的情况下一口气删除所有非数字列，因为这可以读取它们的dtype。Pandas可以做到这一点还是我必须自己做饭？ 最佳答案
dtype似乎只对pandas.DataFrame.Series有效，对吧？有没有一次显示所有列的数据类型的功能？ 最佳答案 singular形式dtype用于检查单个列的数据类型。plural形式dtypes用于返回所有列的数据类型的数据框。本质上:对于单列:dataframe.column.dtype对于所有列:dataframe.dtypes示例:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[True,False,False],'C':['a','b','c']})df.A
dtype似乎只对pandas.DataFrame.Series有效，对吧？有没有一次显示所有列的数据类型的功能？ 最佳答案 singular形式dtype用于检查单个列的数据类型。plural形式dtypes用于返回所有列的数据类型的数据框。本质上:对于单列:dataframe.column.dtype对于所有列:dataframe.dtypes示例:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[True,False,False],'C':['a','b','c']})df.A
在pandas中，如何将DataFrame的列转换为dtype对象？或者更好的是，成为一个因素？(对于会说R的人，在Python中，我如何as.factor()？)另外，pandas.Factor和pandas.Categorical有什么区别？ 最佳答案 您可以使用astype转换系列的方法(一列):df['col_name']=df['col_name'].astype(object)或者整个DataFrame:df=df.astype(object)更新Sinceversion0.15,youcanusethecategory
在pandas中，如何将DataFrame的列转换为dtype对象？或者更好的是，成为一个因素？(对于会说R的人，在Python中，我如何as.factor()？)另外，pandas.Factor和pandas.Categorical有什么区别？ 最佳答案 您可以使用astype转换系列的方法(一列):df['col_name']=df['col_name'].astype(object)或者整个DataFrame:df=df.astype(object)更新Sinceversion0.15,youcanusethecategory
我正在尝试学习Python，并决定使用PyCharm。当我尝试开始一个新项目时，我得到一个对话框，上面写着“没有选择Python解释器”。它有一个选择解释器的下拉菜单，但下拉菜单是空的。 最佳答案 你的问题可能是你没有安装python。这意味着，如果您使用的是Windows，则您尚未下载Windows安装程序，您可以在Python官方网站上找到该安装程序。如果你有，PyCharm很可能找不到你的Python安装，因为它不在默认位置，通常是C:\Python27或C:\Python33(至少对我来说)。所以，如果您已经安装了Pytho
我正在尝试学习Python，并决定使用PyCharm。当我尝试开始一个新项目时，我得到一个对话框，上面写着“没有选择Python解释器”。它有一个选择解释器的下拉菜单，但下拉菜单是空的。 最佳答案 你的问题可能是你没有安装python。这意味着，如果您使用的是Windows，则您尚未下载Windows安装程序，您可以在Python官方网站上找到该安装程序。如果你有，PyCharm很可能找不到你的Python安装，因为它不在默认位置，通常是C:\Python27或C:\Python33(至少对我来说)。所以，如果您已经安装了Pytho
