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