Cara memilih kolom numerik saja di pandas

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk memilih hanya kolom numerik di pandas DataFrame:

 import pandas as pd
import numpy as np

df. select_dtypes (include= np.number )

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya.

Contoh: pilih hanya kolom numerik di Pandas

Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk memilih hanya kolom numerik dari DataFrame:

 import numpy as np

#select only the numeric columns in the DataFrame
df. select_dtypes (include= np.number )

        points assists rebounds
0 18 5 11
1 22 7 8
2 19 7 10
3 14 9 6
4 14 12 6
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

Perhatikan bahwa hanya tiga kolom numerik yang dipilih – poin , assist , dan rebound .

Kita dapat memverifikasi bahwa kolom-kolom ini numerik dengan menggunakan fungsi dtypes() untuk menampilkan tipe data setiap variabel dalam DataFrame:

 #display data type of each variable in DataFrame
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
rebounds int64
dtype:object

Dari hasilnya kita dapat melihat bahwa tim adalah sebuah objek (yaitu string) sedangkan poin , assist dan rebound semuanya bersifat numerik.

Perhatikan bahwa kita juga bisa menggunakan kode berikut untuk mendapatkan daftar kolom numerik DataFrame:

 #display list of numeric variables in DataFrame
df. select_dtypes (include=np. number ). columns . tolist ()

['points', 'assists', 'rebounds']

Hal ini memungkinkan kita dengan cepat melihat nama variabel numerik di DataFrame tanpa melihat nilai sebenarnya.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Cara memilih kolom berdasarkan nama di Pandas
Cara memilih kolom berdasarkan indeks di Pandas
Cara memilih kolom yang berisi string tertentu di Pandas