Pandas2.2 DataFrame

Attributes and underlying data

方法	描述
DataFrame.index	用于獲取 DataFrame 的行索引
DataFrame.columns	用于獲取 DataFrame 的列標簽
DataFrame.dtypes	用于獲取 DataFrame 中每一列的數據類型
DataFrame.info([verbose, buf, max_cols, …])	用于提供 DataFrame 的簡要概述
DataFrame.select_dtypes([include, exclude])	用于根據數據類型選擇 DataFrame 中的列

pandas.DataFrame.select_dtypes

pandas.DataFrame.select_dtypes 是一個非常有用的函數，用于根據數據類型選擇 DataFrame 中的列。通過指定 include 和 exclude 參數，可以選擇包含或排除特定數據類型的列。

參數說明

• include: 可以是單個字符串或字符串列表，表示要包含的數據類型。
• exclude: 可以是單個字符串或字符串列表，表示要排除的數據類型。

數據類型字符串

以下是一些常用的數據類型字符串：

• 'object': 字符串
• 'number': 數值類型（整數和浮點數）
• 'float': 浮點數
• 'int': 整數
• 'bool': 布爾值
• 'datetime64': 日期時間
• 'timedelta[ns]': 時間差
• 'category': 類別數據

示例

假設有一個 DataFrame 如下：

import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [1.1, 2.2, 3.3],'C': ['x', 'y', 'z'],'D': [True, False, True]
}df = pd.DataFrame(data)

示例1：選擇所有數值類型的列

df.select_dtypes(include=['number'])

結果:

     A    B
0  1  1.1
1  2  2.2
2  3  3.3

示例2：選擇所有整數類型的列

df.select_dtypes(include=['int'])

結果:

   A
0  1
1  2
2  3

示例3：排除布爾類型的列

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

結果:

   A    B  C
0  1  1.1  x
1  2  2.2  y
2  3  3.3  z

示例4：選擇所有字符串和浮點類型的列

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

結果:

     B  C
0  1.1  x
1  2.2  y
2  3.3  z

通過這些示例，你可以看到 select_dtypes 函數如何幫助你根據數據類型選擇 DataFrame 中的列。