pandas 0.23 - DataFrame.select_dtypes()

pandas.DataFrame.select_dtypes




pandas

pandas.DataFrame.select_dtypes

DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) [source]

कॉलम dtypes के आधार पर DataFrame के कॉलम का एक सबसेट लौटाएं।

पैरामीटर:

शामिल करें, बहिष्कृत करें : स्केलर या सूची-जैसा

Dtypes या तार के चयन को शामिल / शामिल नहीं किया जाना है। इनमें से कम से कम एक पैरामीटर की आपूर्ति की जानी चाहिए।

यह दिखाता है:

सबसेट : DataFrame

Dtypes सहित फ्रेम के सबसेट को include और dtypes को exclude

जन्म देती है:

ValueError

  • यदि include और exclude दोनों खाली हैं
  • यदि ओवरलैपिंग तत्व include और include exclude हैं
  • यदि किसी प्रकार के स्ट्रिंग dtype में पास किया जाता है।

टिप्पणियाँ

  • सभी संख्यात्मक प्रकारों का चयन करने के लिए, np.number या 'number' उपयोग करें
  • स्ट्रिंग्स का चयन करने के लिए आपको object dtype का उपयोग करना होगा, लेकिन ध्यान दें कि यह सभी ऑब्जेक्ट dtype कॉलम वापस कर देगा
  • सुन्न dtype पदानुक्रम देखें
  • np.datetime64 का चयन करने के लिए, np.datetime64 , 'datetime' या 'datetime64'
  • समय- np.timedelta64 का चयन करने के लिए, np.timedelta64 , 'timedelta' np.timedelta64 'timedelta' या 'timedelta64' np.timedelta64 'timedelta' उपयोग 'timedelta64'
  • पंडों श्रेणीगत dtypes का चयन करने के लिए, 'category' उपयोग करें
  • पंडों डेटेटिमेट्ज़ डीटिप्स का चयन करने के लिए, 'datetimetz' डेटेटिमेट्ज़ 'datetimetz' (0.20.0 में नया) या 'datetime64[ns, tz]' डेटाटाइम 64 'datetime64[ns, tz]'

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2] * 3,
...                    'b': [True, False] * 3,
...                    'c': [1.0, 2.0] * 3})
>>> df
        a      b  c
0       1   True  1.0
1       2  False  2.0
2       1   True  1.0
3       2  False  2.0
4       1   True  1.0
5       2  False  2.0
>>> df.select_dtypes(include='bool')
   b
0  True
1  False
2  True
3  False
4  True
5  False
>>> df.select_dtypes(include=['float64'])
   c
0  1.0
1  2.0
2  1.0
3  2.0
4  1.0
5  2.0
>>> df.select_dtypes(exclude=['int'])
       b    c
0   True  1.0
1  False  2.0
2   True  1.0
3  False  2.0
4   True  1.0
5  False  2.0