使用list(app_train.columns[list(app_train.dtypes.isin([np.int64, np.float64]))])list(app_train.columns[list(app_train.dtypes.isin(dtype_select))])與list(app_train.columns[list(app_train.dtypes.isin([np.dtype('int64')跑出的結果都不一致 - Cupoy

2019/09/05 08:48 上午

機器學習共學討論版

wu wenjr

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ml100-3-d09

ml100-3

Hi All,

Day9解答中：

我用三種方法來測以下語法，三個方法找出來的答案都不一樣，

不知到為什麼？

numeric_columns1 = list(app_train.columns[list(app_train.dtypes.isin([np.int64, np.float64]))])

print("1 Numbers of remain columns " , len(numeric_columns1))

dtype_select = ['int64', 'float64']

numeric_columns2 = list(app_train.columns[list(app_train.dtypes.isin(dtype_select))])

print("2 Numbers of remain columns " , len(numeric_columns2))

numeric_columns3 = list(app_train.columns[list(app_train.dtypes.isin([np.dtype('int64'), np.dtype('float64')]))])

print("3 Numbers of remain columns " , len(numeric_columns3))

1 Numbers of remain columns  41 

2 Numbers of remain columns  65 

3 Numbers of remain columns  106

請問差別在那裡？

未何結果不一樣？

而且，有時重跑時(Jupyter restart)，前兩個答案會不一樣, 不知道為什麼？

不或大概可以推論用np.dtype() 因該是最好的方法。