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如何以最佳方式获取一系列不同类型数据的频率?
示例:
Series : [1,2,3],(3,4,5),[8,9],[7],(6,7),0.78
其中系列的类型是对象
输出:
list : 3
tuple : 2
float : 1
最佳答案
您可以使用apply(type)
获取类型,然后调用series.value_counts()
:
l=[[1,2,3],(3,4,5),[8,9],[7],(6,7),0.78]
s=pd.Series(l)
s.apply(type).value_counts()
<class 'list'> 3
<class 'tuple'> 2
<class 'float'> 1
关于python - pandas 中具有 dtype 对象的系列的类型计数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56882031/
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我有一个 numpy 数组,我想将其从对象转换为复数。如果我将该数组作为 dtype 字符串并进行转换,则没有问题: In[22]: bane Out[22]: array(['1.000027337
我是一名优秀的程序员,十分优秀!