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

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

其他回答

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']   

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

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

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