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)?
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']
你可以在dtypes属性上使用布尔掩码:
In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2.3456, 'c']])
In [12]: df.dtypes
Out[12]:
0 int64
1 float64
2 object
dtype: object
In [13]: msk = df.dtypes == np.float64 # or object, etc.
In [14]: msk
Out[14]:
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
您可以只查看那些具有所需dtype的列:
In [15]: df.loc[:, msk]
Out[15]:
1
0 2.3456
现在你可以使用round(或其他)并将其赋值回去:
In [16]: np.round(df.loc[:, msk], 2)
Out[16]:
1
0 2.35
In [17]: df.loc[:, msk] = np.round(df.loc[:, msk], 2)
In [18]: df
Out[18]:
0 1 2
0 1 2.35 c
