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 

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。

你可以使用没有文档的函数_get_numeric_data()只过滤数字列:

df._get_numeric_data()

例子:

In [32]: data
Out[32]:
   A  B
0  1  s
1  2  s
2  3  s
3  4  s

In [33]: data._get_numeric_data()
Out[33]:
   A
0  1
1  2
2  3
3  4

请注意，这是一个“私有方法”(即，一个实现细节)，将来可能会更改或完全删除。请谨慎使用。

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。

df.select_dtypes(exclude = ['object'])

更新:

df.select_dtypes(include= np.number)

或者是熊猫的新版本

 df.select_dtypes('number')