Python –列のデータ型を取得します
列のデータ型を取得するには、info()メソッドを使用します。まず、必要なライブラリをインポートしましょう-
import pandas as pd
異なるデータ型を持つ2つの列を持つDataFrameを作成します-
dataFrame = pd.DataFrame( { "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],"Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6] } )
データ型に関する完全な情報を取得する-
dataFrame.info()
例
以下は完全なコードです-
import pandas as pd # Create DataFrame dataFrame = pd.DataFrame( { "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],"Roll Number": [ 5, 10, 3, 8, 2, 9, 6] } ) print"DataFrame ...\n",dataFrame print"\nInfo and the datatypes of the columns in the dataframe:\n" # get the datatypes info print(dataFrame.info())
出力
これにより、次の出力が生成されます-
DataFrame ... Roll Number Student 0 5 Jack 1 10 Robin 2 3 Ted 3 8 Marc 4 2 Scarlett 5 9 Kat 6 6 John Info and the datatypes of the columns in the dataframe: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 7 entries, 0 to 6 Data columns (total 2 columns): Roll Number 7 non-null int64 Student 7 non-null object dtypes: int64(1), object(1) memory usage: 184.0+ bytes None
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PythonPandas-合計に基づいてDataFrameから列をフィルタリングする
列の合計に基づいてフィルタリングするには、 loc()を使用します 方法。ここで、この例では、各生徒の点数を合計して、点数が400を超える、つまり80%の生徒の列を取得します。 最初に、学生の記録を使用してDataFrameを作成します。 3人の生徒、つまり3列のマークレコードがあります- dataFrame = pd.DataFrame({ 'Jacob_Marks': [95, 90, 75, 85, 88],'Ted_Marks': [60, 50, 65, 85, 70],'Jamie_Marks': [77, 76, 65, 4
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Pythonでプログラムを作成して、特定のDataFrameのインデックスと列を転置します
入力 − DataFrameがあり、インデックスと列の転置の結果は、であると想定します。 Transposed DataFrame is 0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 ソリューション1 DataFrameを定義する ネストされたリスト内包表記を設定して、2次元リストデータの各要素を反復し、結果に保存します。 result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0])) 結果をDataFrameに変換します df2 = pd.DataFrame(