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 

简单的一行程序:

df.select_dtypes('number').columns

def is_type(df, baseType):
    import numpy as np
    import pandas as pd
    test = [issubclass(np.dtype(d).type, baseType) for d in df.dtypes]
    return pd.DataFrame(data = test, index = df.columns, columns = ["test"])
def is_float(df):
    import numpy as np
    return is_type(df, np.float)
def is_number(df):
    import numpy as np
    return is_type(df, np.number)
def is_integer(df):
    import numpy as np
    return is_type(df, np.integer)

虽然这是一个古老的话题，

但我认为下面的公式比其他的都简单

df [df.describe () .columns]

由于函数describe()仅适用于数值列，因此输出的列将仅为数值列。

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]”

下面的代码将返回数据集的数字列的名称列表。

cnames=list(marketing_train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)

这里marketing_train是我的数据集，select_dtypes()是使用exclude和include参数选择数据类型的函数，columns用于获取数据集的列名 以上代码的输出如下:

['custAge',
     'campaign',
     'pdays',
     'previous',
     'emp.var.rate',
     'cons.price.idx',
     'cons.conf.idx',
     'euribor3m',
     'nr.employed',
     'pmonths',
     'pastEmail']