关于python判断数据类型的函数，python判断数据类型这个很多人还不知道，今天乐乐来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！

python判断数据类型的函数 python判断数据类型

1、Return a tuple consisting of the two numeric arguments converted to一维数组情况：二维数组情况：3参数情况：2参数情况：1参数情况：二维情况：二维情况：二维情况：第三个参数指定维度只查看行数、或者列数逗号隔开两个索引某些行某些列可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。

2、那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。

3、那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数也分按行和按列删除标记缺失值： isnan()函数补充缺失值：同样axis参数可以指定拼接按行还是按列2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组vsplit()函数：纵向拆成几个数组数组与数组之间的运算数组与数值的运算可以指定整个数组求和，还是按行或者按列axis=0：每一列的元素求和axis=1：每一行的元素求和axis=1：每一行求均值axis=0：每一列求值axis=1：每一行求值pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。

4、Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。

5、会自动生成行列标签也可以用字典形式生成数据在PYTHON学习路径图用字典生成数据的基础上，同时指定行标签例如对下表的数据进行读取4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。

6、可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把行数据当做列标签。

7、可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。

8、header=1时结果如下：header=None时结果如下：index_col=0时，第0列为列标签index_col=0时usecols=[2]：指定第二列指定多列数据如下：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]head()函数中参数为空默认前5行指定head(3)时如下numpy模块也是shape先查看一下所有数据iloc()挑选：或者给出区间挑选数据要么标签，要么索引挑选或者或者写成区间标签挑选或者索引挑选先查看一下数据或者用字典一对一修改[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]isin()函数查看表中是否有该值查看特定列是否有该值可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？末尾插入一列axis参数可以指定删除行还是删除列指定标签删除指定索引删除方法三指定行标签删除指定索引删除info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值isnull()函数查看是否有缺失值在numpy模块中用isnan()函数删除有缺失值的行删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数默认保留个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行保留个重复值所在的行是重复的就删除降序如下参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前获取产品为单肩包的行数据获取产品为单肩包 且 数量>60 的行数据获取产品为单肩包 或 数量>60 的行数据stack()函数转换成树形结构how参数指定外连接on参数指定按哪一列合并concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值重置行标签效果与concat()一样末尾添加行元素指定列求和指定列求均值指定列求值获取单列的corr()函数获取相关系数获取指定列number（数字）、string（字符串）、list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）、set（）、Boolean（布尔值）、None（空值）。

9、与其他列的相关系数[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

10、分组后获取指定列的汇总情况获取多列的汇总情况ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)print(data)corr()函数获取相关系数获取指定列与其他列的相关系数[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

11、分组后获取指定列的汇总情况获取多列的汇总情况。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。