获取基于数据类型的pandas数据框架列列表

如果我有一个具有以下列的数据框架:

1. NAME                                     object
2. On_Time                                      object
3. On_Budget                                    object
4. %actual_hr                                  float64
5. Baseline Start Date                  datetime64[ns]
6. Forecast Start Date                  datetime64[ns]

我想能够说:对于这个数据框架，给我一个列的类型'对象'或类型'datetime'的列表?

我有一个函数，将数字('float64')转换为两个小数点后的位置，我想使用这个特定类型的数据帧列的列表，并通过这个函数将它们全部转换为2dp。

也许是这样的:

For c in col_list: if c.dtype = "Something"
list[]
List.append(c)?

当前回答

如果6年后你仍然有这个问题，这应该可以解决它:)

cols = [c for c in df.columns if df[c].dtype in ['object', 'datetime64[ns]']]

2020-09-15 16:40:28

其他回答

使用dtype将为您提供所需的列的数据类型:

dataframe['column1'].dtype

如果你想一次知道所有列的数据类型，你可以使用dtype的复数作为dtypes:

dataframe.dtypes

2017-05-08 16:27:27

使用df.info(verbose=True)，其中df是一个pandas datafarme，默认为verbose=False

2018-03-07 07:43:09

如果6年后你仍然有这个问题，这应该可以解决它:)

cols = [c for c in df.columns if df[c].dtype in ['object', 'datetime64[ns]']]

2020-09-15 16:40:28

list(df.select_dtypes(['object']).columns)

这应该能奏效

2018-02-14 06:44:32

如果你想要一个只有对象列的列表，你可以这样做:

non_numerics = [x for x in df.columns \
                if not (df[x].dtype == np.float64 \
                        or df[x].dtype == np.int64)]

然后如果你想要得到另一个数字列表

numerics = [x for x in df.columns if x not in non_numerics]

2016-12-29 06:05:20

获取基于数据类型的pandas数据框架列列表

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