在Pandas数据框架中选择具有特定数据类型的列

选择具有特定数据类型的列在Pandas数据框架中是很常见的任务。下面是在Pandas中选择指定数据类型的列的完整攻略：

查看数据框架中的数据类型

首先，可以使用df.dtypes和df.info()方法来查看数据框架中的所有列和它们的数据类型。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看每列数据类型
print(df.dtypes)

# 另一种查看每列数据类型的方式
print(df.info())

筛选特定数据类型的列

我们可以使用 Pandas 的 select_dtypes 方法来仅选择包含特定数据类型的列。

# 选择包含 float 类型的列
float_columns = df.select_dtypes(include=['float'])

# 选择包含 object 类型的列
object_columns = df.select_dtypes(include=['object'])

# 选择包含 int 类型的列
int_columns = df.select_dtypes(include=['int'])

我们也可以使用 exclude 参数来从 Pandas 数据框架中排除包含特定类型的列。

# 排除包含 float 类型的列
non_float_columns = df.select_dtypes(exclude=['float'])

# 排除包含 object 类型的列
non_object_columns = df.select_dtypes(exclude=['object'])

# 排除包含 int 类型的列
non_int_columns = df.select_dtypes(exclude=['int'])

示例

我们可以使用一份学生数据的示例来演示如何选择特定数据类型的列。

import pandas as pd

# 读入数据
df = pd.read_csv('student_data.csv')

# 查看每列数据类型
print(df.dtypes)

# 选择包含 int 类型的列
int_columns = df.select_dtypes(include=['int'])
print(int_columns)

# 选择包含 object 类型的列
object_columns = df.select_dtypes(include=['object'])
print(object_columns)

在上面的示例中，我们首先读入了一个学生数据的 CSV 文件。然后使用 dtypes 方法来查看每列的数据类型。最后，我们使用select_dtypes方法找到包含int类型和object类型的列。