Python中的select_dtypes函数

在 pandas 中，数据通常以 DataFrame 对象的形式存储。在 DataFrame 中，有许多方法可以选择并获取所需数据，其中之一就是 select_dtypes() 函数。本文将介绍如何使用该函数以及它的一些常用参数和用法。

select_dtypes的作用

select_dtypes() 函数是一个 DataFrame 方法，它可以用来选择数据类型为特定类型的列。主要有以下几种用法：

1. 从 DataFrame 中选择指定类型的列。
2. 从 DataFrame 中排除指定类型的列。

下面我们将针对两种用法分别进行介绍。

选择指定类型的列

假设我们有一个 DataFrame 对象 df，其中包含以下几列：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': ['a', 'b', 'c'],
                   'C': [1.0, np.nan, 3.0]})

这个 DataFrame 中包含整型、字符串和浮点型三种数据类型。我们可以使用 select_dtypes() 函数选择数据类型为浮点型的列，方法如下：

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

运行以上代码，我们将得到输出：

     C
0  1.0
1  NaN
2  3.0

如果我们想要选择多种类型的列，可以使用列表参数：

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

输出如下：

   A    C
0  1  1.0
1  2  NaN
2  3  3.0

相反，如果我们想要排除某些数据类型的列，我们可以使用 exclude 参数。例如，如果我们想要排除浮点型的列，可以这样写：

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

然后我们将得到输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

总结

通过 select_dtypes() 函数，我们可以选择或排除包含一组特定数据类型的列。这是 DataFrame 中非常有用的一个工具，可以大大提高数据分析的效率。希望这篇文章能对你有所帮助！