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)
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
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。
其他回答
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。
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)
你可以使用DataFrame的select_dtypes方法。它包括include和exclude两个参数。所以isNumeric看起来是这样的:
numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
newdf = df.select_dtypes(include=numerics)
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