仅选择对象列 pandas - Python

在使用 pandas 进行数据分析时，经常需要从 DataFrame 中选择一些特定的列来分析或展示。本文将介绍如何在 pandas 中仅选择对象列。

什么是对象列？

在 pandas 中，有很多不同的数据类型，比如整型、浮点型、布尔型等。其中，对象列指的是存储字符串、日期等非数值数据类型的列。通常情况下，我们需要使用不同的方法来处理对象列和数值列。

如何选择对象列？

要选择对象列，可以使用 select_dtypes() 方法。该方法可以根据数据类型来选择 DataFrame 中的列。代码片段如下：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {
    'name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'David'],
    'age': [25, 28, 22, 30],
    'gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Male'],
    'city': ['New York', 'Paris', 'Tokyo', 'London']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择对象列
object_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns
print(object_columns)

输出结果如下：

Index(['name', 'gender', 'city'], dtype='object')

代码解释：

首先，我们创建了一个包含 name、age、gender 和 city 四列的 DataFrame。然后，我们使用 select_dtypes() 方法，将 include 参数设置为['object']，即只选择对象类型的列。最后，使用 .columns 获取选择的列的名称，并将结果存储在 object_columns 变量中。

结论

选择对象列是 pandas 数据分析中的一个常见操作。通过使用 select_dtypes() 方法，我们可以轻松地选择 DataFrame 中的对象列。