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。

简单的一行回答，创建一个只有数字列的新数据框架:

df.select_dtypes(include=np.number)

如果您想要数值列的名称:

df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()

完整的代码:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': range(7, 10),
                   'B': np.random.rand(3),
                   'C': ['foo','bar','baz'],
                   'D': ['who','what','when']})
df
#    A         B    C     D
# 0  7  0.704021  foo   who
# 1  8  0.264025  bar  what
# 2  9  0.230671  baz  when

df_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number)
df_numerics_only
#    A         B
# 0  7  0.704021
# 1  8  0.264025
# 2  9  0.230671

colnames_numerics_only = df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
colnames_numerics_only
# ['A', 'B']

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。

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 

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')

简单的一行程序:

df.select_dtypes('number').columns