select_dtypes()中参数介绍

select_dtypes()是pandas库中的一个函数，用于选择数据框中特定数据类型的列。

参数介绍如下：

include：指定要选择的数据类型，可以是单个数据类型或数据类型列表。默认为None，表示选择所有数据类型。

exclude：指定要排除的数据类型，可以是单个数据类型或数据类型列表。默认为None，表示不排除任何数据类型。

返回值：返回一个新的数据框，其中包含选择的列。

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select_dtypes

select_dtypes()是pandas库中的一个函数，用于选择数据框中特定数据类型的列。

参数介绍如下：

include：指定要选择的数据类型，可以是单个数据类型或数据类型列表。默认为None，表示选择所有数据类型。

exclude：指定要排除的数据类型，可以是单个数据类型或数据类型列表。默认为None，表示不排除任何数据类型。

返回值：返回一个新的数据框，其中包含选择的列。

DataFrame.select_dtypes()方法根据列的数据类型筛选DataFrame列的子集

DataFrame.select_dtypes()方法根据列的数据类型筛选DataFrame列的子集。它返回一个DataFrame，其中包含与指定数据类型匹配的所有列。该方法有一个参数include，用于指定要包含的数据类型，可以是字符串、列表或元组。默认情况下，只有数字和字符串类型的列被包含。

示例：

假设我们有以下数据框：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Sam', 'Adam'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000],
        'Gender': ['M', 'F', 'M', 'M'],
        'Address': ['New York', 'London', 'Sydney', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用select_dtypes()方法来选择数值类型的列：

numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])
print(numeric_cols)

输出：

   Age  Salary
0   25   50000
1   30   60000
2   35   70000
3   40   80000

我们也可以使用select_dtypes()方法来选择字符串类型的列：

string_cols = df.select_dtypes(include=['object'])
print(string_cols)

输出：

   Name Gender   Address
0  John      M  New York
1  Jane      F    London
2   Sam      M    Sydney
3  Adam      M     Paris