pandas提取某一列显示 only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

要提取某一列并且只显示整数值，您可以使用 `loc` 或 `iloc` 函数来完成。下面是两种方法的示例：

使用 `loc` 函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 loc 函数提取整数列
int_column = df.loc[:, df.dtypes == 'int64']
print(int_column)

使用 `iloc` 函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 iloc 函数提取整数列
int_column = df.iloc[:, df.dtypes == 'int64']
print(int_column)

这两种方法都会提取数据框中所有整数类型的列，并且只显示整数值。

相关问题

import pandas as pd出现ImportError: numpy._core.multiarray failed to import

当您尝试通过`import pandas as pd`导入Pandas时，遇到`ImportError: numpy._core.multiarray failed to import`错误，这意味着您的Python环境在试图加载Pandas之前未能成功加载NumPy库中的核心多数组功能。这是因为Pandas建立在NumPy之上，很多其内部操作都依赖于NumPy的底层数据结构。

解决这个问题通常需要以下步骤：

1. **检查NumPy**：确保NumPy已经正确安装并且版本适配Pandas。你可以尝试运行`import numpy`看看是否能正常导入。

2. **更新NumPy**：如果NumPy版本较旧，尝试使用命令`pip install --upgrade numpy`升级到最新版。

3. **环境变量**：确保环境变量设置正确，特别是当你使用虚拟环境时，可能需要激活虚拟环境再运行Python。

4. **清理缓存**：有时，旧的库副本可能导致冲突，删除缓存目录如`~/.cache/pip`或`~/.local/share/virtualenvs/`中的文件，然后重建环境可能有所帮助。

5. **重新安装**：如果上述方法无效，试着卸载并重新安装Pandas和NumPy，确保它们是按照正确的顺序安装的。

如果问题仍然存在，建议查阅更详细的文档，或者寻求专业的技术支持帮助查找潜在的问题根源。

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

这个错误通常在使用Python中的索引时出现，原因是使用了无效的索引类型。

建议检查代码中的索引类型是否正确，例如使用了浮点数或字符串进行索引。如果需要使用非整数索引时，可以考虑使用Pandas库中的标签索引（Label-based indexing）或iloc方法。

另外，还有可能是在使用NumPy数组时出现了该错误，原因也是类似的。建议检查代码中对数组的索引是否正确，例如是否使用了非整数类型或者超出了数组的索引范围等问题。