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]']]

我想出了这个三句话。

本质上，它是这样做的:

获取列名及其各自的数据类型。 我可以选择将它输出到csv。

inp = pd.read_csv('filename.csv') # read input. Add read_csv arguments as needed
columns = pd.DataFrame({'column_names': inp.columns, 'datatypes': inp.dtypes})
columns.to_csv(inp+'columns_list.csv', encoding='utf-8') # encoding is optional

这使得我在尝试动态生成模式时更加容易。希望这能有所帮助

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]

我使用infer_objects()

文档字符串:尝试为对象列推断更好的dtype。 尝试对对象类型的列进行软转换，保留非对象 不可转换列不变。推理规则是相同的 与正常的系列/数据框架构建过程一样。

.dtypes df.infer_objects ()

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

这应该能奏效

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]']]