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pandasDataFrame中如何提取特定类型dtype的列

更新时间：2023-11-24

在实际工作中，我们通常会需要在pandas.DataFrame中提取特定类型dtype的列。它通常用于在数据分析中数据类型的调整和处理。在下面的内容中，我将介绍如何使用Python Pandas库来提取DataFrame中特定dtype的列。

方法一：使用select_dtypes函数

在pandas中，select_dtypes函数可以按dtype选择数据帧的列。使用select_dtypes指定所需的dtype,返回DataFrame中相应的列

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29], 'Salary': [10000.0, 7000.0, 9000.0], 'Education_Level': [3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选取数值类型的列
df_numeric = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])
print("数值类型的列 =", df_numeric.columns.tolist())

# 选取整型类型的列
df_int = df.select_dtypes(include='int64')
print("整型类型的列 =", df_int.columns.tolist())

这个例子中有一个字典对象data，它表示一个职员信息的DataFrame。使用select_dtypes指定所需的dtype,返回DataFrame中的相应列。可以提取数值类型和整型的列。

方法二：使用dtypes属性

使用DataFrame对象的dtypes属性确定每列的dtype(数据类型)，在遍历列时，使用dtypes属性检查列类型并保留需要的列。这种方法对于小屏幕数据非常有用，但对于大型数据集效率较低。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29], 'Salary': [10000.0, 7000.0, 9000.0], 'Education_Level': [3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历列并选择特定dtype类型的列
df_numeric = pd.DataFrame()
for col in df.columns:
  if df[col].dtype in ['int64', 'float64']:
    df_numeric[col] = df[col]

print("数值类型的列 =", df_numeric.columns.tolist())

这个示例中也有一个字典对象data，它表示一个职员信息的DataFrame。使用dataframe的dtypes属性确定每列的dtype，遍历列并保留所需的列。使用df[col].dtype 检查传递的每个列的dtype并选择特定dtype的列。

方法三：使用numpy的dtype属性

可以先使用DataFrame转换为numpy数组，然后使用numpy ndarrays的dtype属性。在处理大型数据集时，这是一种更有效的方法。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29], 'Salary': [10000.0, 7000.0, 9000.0], 'Education_Level': [3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历列并选择特定dtype类型的列。
df_numeric = pd.DataFrame(df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']))
print("数值类型的列 = ", df_numeric.columns.tolist())

此示例中，先从DataFrame中挑选所需的列，再使用DataFrame首选的select_dtypes方法生成DataFrame。

总结：

在这篇回答中，我介绍了三种提取特定dtype的列的方法。第一种方法使用pandas库中的select_dtypes函数选择数据帧的列。第二种方法使用DataFrame对象的dtypes属性确定每列的dtype，并在遍历列时使用dtypes属性选择列。第三种方法使用numpy的dtype属性，先把DataFrame转换为numpy数组，再使用dtype属性。使用这些方法, 可以提取指定dtype的列并处理日常工作中的数据。

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