在 Pandas Dataframe 中选择具有特定数据类型的列

在 Pandas Dataframe 中，我们经常需要选择具有特定数据类型的列进行操作。例如，我们可能只想要操作数值型数据，或者字母型数据。通过 Pandas 提供的数据类型选择方法，我们可以轻松地获取到指定数据类型的列。

1. 选择数值型数据

要选择数值型数据，我们可以使用 select_dtypes 方法，指定 include 参数为数值型数据类型。例如，我们可以选择 int64 或 float64 数据类型：

numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
numeric_df = df[numeric_cols]

上面的代码将会选择所有具有 int64 或 float64 数据类型的列，并创建一个新的 DataFrame。

2. 选择字母型数据

要选择字母型数据，我们可以使用 select_dtypes 方法，指定 include 参数为字符串数据类型。例如，我们可以选择 object 数据类型：

string_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
string_df = df[string_cols]

上面的代码将会选择所有具有 object 数据类型的列，并创建一个新的 DataFrame。

3. 选择布尔型数据

要选择布尔型数据，我们可以使用 select_dtypes 方法，指定 include 参数为布尔型数据类型。例如，我们可以选择 bool 数据类型：

bool_cols = df.select_dtypes(include=['bool']).columns
bool_df = df[bool_cols]

上面的代码将会选择所有具有 bool 数据类型的列，并创建一个新的 DataFrame。

4. 选择日期型数据

要选择日期型数据，我们可以使用 select_dtypes 方法，指定 include 参数为日期型数据类型。例如，我们可以选择 datetime64 数据类型：

date_cols = df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns
date_df = df[date_cols]

上面的代码将会选择具有 datetime64 数据类型的列，并创建一个新的 DataFrame。

结论

通过 select_dtypes 方法，我们可以方便地选择具有特定数据类型的列，并创建一个新的 DataFrame。这样可以使数据处理更加高效和方便。