获取dataFrame中所有的数值类型
时间: 2024-01-23 21:02:15 浏览: 33
可以使用pandas中的select_dtypes()方法来获取dataFrame中所有的数值类型。示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建一个包含不同类型的dataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1.1, 2.2, 3.3], 'C': ['a', 'b', 'c']})
# 获取所有的数值类型
numeric_df = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])
# 打印结果
print(numeric_df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 1.1
1 2 2.2
2 3 3.3
```
这里我们选择了int64和float64类型,如果需要获取其他类型可以根据需要修改参数。
相关问题
获取dataFrame的所有数值型特征 python
可以使用`select_dtypes()`方法选择指定数据类型的特征,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['foo', 'bar', 'baz'], 'C': [1.1, 2.2, 3.3]})
# 选择所有数值型特征
numeric_features = df.select_dtypes(include=['int', 'float']).columns.tolist()
print(numeric_features)
```
输出结果为:
```
['A', 'C']
```
即选择了所有数值型特征'A'和'C'。
提取DataFrame中类型为数值类型的数据列的列名
### 回答1:
在 Pandas 中,你可以使用 `DataFrame.select_dtypes` 函数来提取类型为数值类型的数据列。你可以这样做:
```
numeric_cols = df.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns
```
这样你就可以得到一个包含数值类型数据列名称的列表了。
如果你想提取所有的数值类型,包括布尔型和时间序列,你可以使用 `np.number` 类型:
```
numeric_cols = df.select_dtypes(include=np.number).columns
```
这样就能提取出所有的数值类型数据列了。
### 回答2:
要提取DataFrame中类型为数值类型的数据列的列名,可以使用dtypes属性来检查每一列的数据类型,并通过条件筛选出数值类型的列名。
具体步骤如下:
1. 使用dtypes属性获取DataFrame中每一列的数据类型。
2. 使用条件筛选出数值类型的列名。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [1.1, 2.2, 3.3],
'C': ['a', 'b', 'c'],
'D': [True, False, True]})
# 使用dtypes属性获取每一列的数据类型
column_types = df.dtypes
# 使用条件筛选出数值类型的列名
numeric_columns = column_types[column_types == 'int64'].index.tolist()
print(numeric_columns)
```
输出结果为:['A']
以上代码中,创建了一个示例DataFrame,其中包含了不同类型的列。通过调用`df.dtypes`获取到每一列的数据类型,并将结果存储在`column_types`中。然后,使用条件筛选出数值类型(这里使用'int64'表示整数类型)的列名,并将结果转换成列表形式存储在`numeric_columns`中。最后,打印出`numeric_columns`的值。根据示例DataFrame,输出结果为['A'],表示'A'列是数值类型的列。
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