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

获取特定dtype的列列表的最直接方法。“对象”:

df.select_dtypes(include='object').columns

例如:

>>df = pd.DataFrame([[1, 2.3456, 'c', 'd', 78]], columns=list("ABCDE"))
>>df.dtypes

A      int64
B    float64
C     object
D     object
E      int64
dtype: object

获取所有'object' dtype列:

>>df.select_dtypes(include='object').columns

Index(['C', 'D'], dtype='object')

仅仅是列表:

>>list(df.select_dtypes(include='object').columns)

['C', 'D']   

其他回答

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

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]

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]']]

从pandas v0.14.1开始,可以使用select_dtypes()按dtype选择列

In [2]: df = pd.DataFrame({'NAME': list('abcdef'),
    'On_Time': [True, False] * 3,
    'On_Budget': [False, True] * 3})

In [3]: df.select_dtypes(include=['bool'])
Out[3]:
  On_Budget On_Time
0     False    True
1      True   False
2     False    True
3      True   False
4     False    True
5      True   False

In [4]: mylist = list(df.select_dtypes(include=['bool']).columns)

In [5]: mylist
Out[5]: ['On_Budget', 'On_Time']
list(df.select_dtypes(['object']).columns)

这应该能奏效