df是一个pandas数据框架。 我想找到所有数字类型的列。 喜欢的东西:

isNumeric = is_numeric(df)

当前回答

简单的一行回答,创建一个只有数字列的新数据框架:

df.select_dtypes(include=np.number)

如果您想要数值列的名称:

df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()

完整的代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': range(7, 10),
                   'B': np.random.rand(3),
                   'C': ['foo','bar','baz'],
                   'D': ['who','what','when']})
df
#    A         B    C     D
# 0  7  0.704021  foo   who
# 1  8  0.264025  bar  what
# 2  9  0.230671  baz  when

df_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number)
df_numerics_only
#    A         B
# 0  7  0.704021
# 1  8  0.264025
# 2  9  0.230671

colnames_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
colnames_numerics_only
# ['A', 'B']

其他回答

调整这个答案,你可以做到

df.ix[:,df.applymap(np.isreal).all(axis=0)]

在这里,np.applymap(np.isreal)显示数据帧中的每个单元格是否都是数值,而.axis(all=0)检查列中的所有值是否都为True,并返回一系列可用于索引所需列的布尔值。

我们可以根据下面的要求包括和排除数据类型:

train.select_dtypes(include=None, exclude=None)
train.select_dtypes(include='number') #will include all the numeric types

参考自木星笔记本。

要选择所有数字类型,请使用np。Number或' Number '

要选择字符串,必须使用对象dtype,但请注意 这将返回所有对象dtype列 参见NumPy dtype层次结构<http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.scalars.html>__ 要选择日期时间,使用np。Datetime64, 'datetime'或 “datetime64” 要选择时间增量,使用np。Timedelta64, 'timedelta'或者 “timedelta64” 要选择Pandas分类dtypes,使用'category' 要选择Pandas datetimetz类型,使用'datetimetz'(在 0.20.0)或“datetime64[ns, tz]”

简单的一行回答,创建一个只有数字列的新数据框架:

df.select_dtypes(include=np.number)

如果您想要数值列的名称:

df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()

完整的代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': range(7, 10),
                   'B': np.random.rand(3),
                   'C': ['foo','bar','baz'],
                   'D': ['who','what','when']})
df
#    A         B    C     D
# 0  7  0.704021  foo   who
# 1  8  0.264025  bar  what
# 2  9  0.230671  baz  when

df_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number)
df_numerics_only
#    A         B
# 0  7  0.704021
# 1  8  0.264025
# 2  9  0.230671

colnames_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
colnames_numerics_only
# ['A', 'B']

这是另一个简单的代码,用于在pandas数据帧中查找数字列,

numeric_clmns = df.dtypes[df.dtypes != "object"].index 

请参阅以下代码:

if(dataset.select_dtypes(include=[np.number]).shape[1] > 0):
display(dataset.select_dtypes(include=[np.number]).describe())
if(dataset.select_dtypes(include=[np.object]).shape[1] > 0):
display(dataset.select_dtypes(include=[np.object]).describe())

通过这种方式,您可以检查值是数值,如float和int还是srting值。第二个if语句用于检查对象引用的字符串值。