найти числовые столбцы в pandas (python)

Вы можете использовать метод select_dtypes для DataFrame. Он включает в себя два параметра include и exclude. Итак isumer будет выглядеть так:

 numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'] newdf = df.select_dtypes(include=numerics) 

Вы можете использовать следующую команду для фильтрации только числовых столбцов

 df._get_numeric_data() 

пример

 In [32]: data Out[32]: AB 0 1 s 1 2 s 2 3 s 3 4 s In [33]: data._get_numeric_data() Out[33]: A 0 1 1 2 2 3 3 4 

 df.select_dtypes(exclude=['object']) 

 def is_type(df, baseType): import numpy as np import pandas as pd test = [issubclass(np.dtype(d).type, baseType) for d in df.dtypes] return pd.DataFrame(data = test, index = df.columns, columns = ["test"]) def is_float(df): import numpy as np return is_type(df, np.float) def is_number(df): import numpy as np return is_type(df, np.number) def is_integer(df): import numpy as np return is_type(df, np.integer) 

Адаптировав этот ответ , вы можете сделать

 df.ix[:,df.applymap(np.isreal).all(axis=0)] 

Здесь np.applymap(np.isreal) показывает, является ли каждая ячейка в кадре данных числовой, а .axis(all=0) проверяет, являются ли все значения в столбце «Истина» и возвращает последовательность логических элементов, которые могут использоваться для индексации требуемые столбцы.

Это еще один простой код для поиска числового столбца в кадре данных pandas,

  numeric_clmns = df.dtypes[df.dtypes != "object"].index