Python | Панды DataFrame.ftypes

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Pandas DataFrame - это двумерная потенциально неоднородная табличная структура данных с изменяемым размером и помеченными осями (строки и столбцы). Арифметические операции выравниваются по меткам строк и столбцов. Его можно рассматривать как dict-подобный контейнер для объектов Series. Это основная структура данных Pandas.

Pandas DataFrame.ftypes attribute return the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in DataFrame. It returns a Series with the data type of each column.

Syntax: DataFrame.ftypes
Parameter : None
Returns : series

Example #1: Use DataFrame.ftypes attribute to check if the columns are sparse or dense in the given Dataframe.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"Weight":[45, 88, 56, 15, 71],
                   "Name":["Sam", "Andrea", "Alex", "Robin", "Kia"],
                   "Age":[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = ["Row_1", "Row_2", "Row_3", "Row_4", "Row_5"]
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Выход :

Now we will use DataFrame.ftypes attribute to check the ftype of the columns in the given dataframe.

# check if the column are 
# dense or sparse
result = df.ftypes
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the DataFrame.ftypes attribute has successfully returned a series containing the ftypes of each column in the given dataframe.

Example #2: Use DataFrame.ftypes attribute to check if the columns are sparse or dense in the given Dataframe.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create an array
arr = [100, 35, 125, 85, 35]
  
# Creating a sparse DataFrame
df = pd.SparseDataFrame(arr)
  
# Print the DataFrame
print(df)

Выход :

Now we will use DataFrame.ftypes attribute to check the ftype of the columns in the given dataframe.

# check if the column are 
# dense or sparse
result = df.ftypes
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the DataFrame.ftypes attribute has successfully returned the ftype of the given dataframe.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды DataFrame.ftypes

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ