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)
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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')
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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')
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
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]”
简单的一行程序:
df.select_dtypes('number').columns
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。
