pandas删除某列不同数据类型的数据
时间: 2023-08-31 19:22:59 浏览: 193
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选取某列相同的数
如果你想要选取某列中所有相同的数,可以使用 Pandas 中的 `duplicated()` 和 `groupby()` 方法。例如,考虑下面这个示例数据集:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'],
'Age': [25, 30, 25, 20, 25, 30],
'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出:
```
Name Age City
0 Alice 25 Beijing
1 Bob 30 Shanghai
2 Charlie 25 Beijing
3 David 20 Shanghai
4 Eva 25 Beijing
5 Frank 30 Shanghai
```
要选取所有年龄相同的行,可以按照年龄分组,然后使用 `duplicated()` 方法选取重复的行,如下所示:
```
age_duplicates = df[df.duplicated(['Age'], keep=False)]
print(age_duplicates)
```
输出:
```
Name Age City
0 Alice 25 Beijing
2 Charlie 25 Beijing
4 Eva 25 Beijing
1 Bob 30 Shanghai
5 Frank 30 Shanghai
```
在上面的代码中,`df.duplicated(['Age'], keep=False)` 返回一个布尔类型的 Pandas Series,表示哪些行在指定列上有重复的值。`keep=False` 表示删除所有重复的行,只保留第一个出现的行。最后,我们可以使用选取重复行的方式从原始数据集中选取所有年龄相同的行。
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。
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