pandas.DataFrame中如何提取特定类型dtype的列(dtype,pandas.dataframe,开发技术)

pandas.DataFrame为每一列保存一个数据类型dtype。

要仅提取（选择）特定数据类型为dtype的列，请使用pandas.DataFrame的select_dtypes（）方法。

以带有各种数据类型的列的pandas.DataFrame为例。

将描述以下内容。

select_dtypes（）的基本用法

指定要提取的类型：参数include

指定要排除的类型：参数exclude

在参数include中指定要提取的数据类型dtype。

可以按原样指定作为Python的内置类型提供的那些变量，例如int和float。您可以将“ int”指定为字符串，也可以指定“ int64”（包括确切位数）。 （标准位数取决于环境）

当然，当最多包括位数时，除非位数匹配，否则不会选择它。

列表中可以指定多种数据类型dtype。日期和时间datetime64 [ns]可以由’datetime’指定。

可以将数字类型（例如int和float）与特殊值“ number”一起指定。

元素为字符串str类型的列的数据类型dtype是object，但是object列还包含除str外的Python标准内置类型。实际上，数量并不多，但是，如示例中所示，如果有一列的元素为列表类型，请注意，该列也是由include = object提取的。

但是，除非对其进行有意处理，否则字符串str类型以外的对象都不会（可能）成为pandas.DataFrame的元素，因此不必担心太多。

在参数exclude中指定要排除的数据类型dtype。您还可以在列表中指定多个数据类型dtype。

可以同时指定包含和排除，但是如果指定相同的类型，则会发生错误。