<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk memilih hanya kolom numerik di pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk memilih hanya kolom numerik dari DataFrame:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa hanya tiga kolom numerik yang dipilih \u2013 poin<\/strong> , assist<\/strong> , dan rebound<\/strong> .<\/span><\/p>\n Kita dapat memverifikasi bahwa kolom-kolom ini numerik dengan menggunakan fungsi dtypes()<\/strong> untuk menampilkan tipe data setiap variabel dalam DataFrame:<\/span><\/p>\n Dari hasilnya kita dapat melihat bahwa tim<\/strong> adalah sebuah objek (yaitu string) sedangkan poin<\/strong> , assist<\/strong> dan rebound<\/strong> semuanya bersifat numerik.<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa kita juga bisa menggunakan kode berikut untuk mendapatkan daftar kolom numerik DataFrame:<\/span><\/p>\n Hal ini memungkinkan kita dengan cepat melihat nama variabel numerik di DataFrame tanpa melihat nilai sebenarnya.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara memilih kolom berdasarkan nama di Pandas<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk memilih hanya kolom numerik di pandas DataFrame: import pandas as pd import numpy as np df. select_dtypes (include= np.number ) Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya. Contoh: pilih hanya kolom numerik di Pandas Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> pandas as pd<\/span>\nimport<\/span> numpy as np<\/span>\n\ndf. select_dtypes<\/span> (include= np.number<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Contoh: pilih hanya kolom numerik di Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12<\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#select only the numeric columns in the DataFrame\n<\/span>df. select_dtypes<\/span> (include= np.number<\/span> )\n\n points assists rebounds\n0 18 5 11\n1 22 7 8\n2 19 7 10\n3 14 9 6\n4 14 12 6\n5 11 9 5\n6 20 9 9\n7 28 4 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #display data type of each variable in DataFrame\ndf. dtypes\n<\/span>\nteam object\nint64 dots\nassists int64\nrebounds int64\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #display list of numeric variables in DataFrame\ndf. select_dtypes<\/span> (include=np. number<\/span> ). columns<\/span> . tolist<\/span> ()\n\n['points', 'assists', 'rebounds']<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara memilih kolom berdasarkan indeks di Pandas<\/a>
Cara memilih kolom yang berisi string tertentu di Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"