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