Python學習筆記：select_dtypes選取指定數據類型的列

一、背景

近期想對比兩個不同數據集的數據分布時，遇到一個問題：數據集同時包括離散、連續、時間等不同類型特征。

使用 seaborn.kdeplot 報錯，僅只能針對數值型特征進行統計。

遂誕生一個需求：針對數據框，篩選指定數據類型的列。

二、select_dtypes介紹

使用語法為：

data.select_dtypes(include=['object'], exclude=['float64'])

• include -- 符合類型
• exclude -- 排除類型

可以單獨使用參數，也可以結合使用，返回的是符合篩選后的數據框。

data.select_dtypes(include=['object']).columns

返回列名。

參數選擇有：

數字：number、int、float
buer：bool
時間：datetime64
類別：category
字符串：string
對象：object

三、實操

df.select_dtypes(include=['object'])
df.select_dtypes(include=['object', 'float'])
df.select_dtypes(exclude='object')

四、手動選取

df.loc[:, (df.dtypes == 'float64').values]

五、類型智能轉換

df = df.convert_dtypes()

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參考鏈接：pandas選取指定數據類型的列

參考鏈接：pandas.DataFrame中提取（選擇）特定類型dtype的列

參考鏈接：Python學習筆記：Pandas數據類型轉化