パンダ: データ型によって列を選択する方法

次のメソッドを使用して、特定のデータ型と等しい pandas DataFrame 内の列を選択できます。

方法 1: 特定のデータ型と等しい列を選択する

 #select all columns that have an int or float data type
df. select_dtypes (include=[' int ', ' float '])

方法 2: 特定のデータ型の別の列を選択する

 #select all columns that don't have a bool or object data type
df. select_dtypes (exclude=[' bool ', ' object '])

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' minutes ': [10.1, 12.0, 9.0, 8.0, 8.4, 7.5],
                   ' all_star ': [True, False, False, True, True, True]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists minutes all_star
0 A 18 5 10.1 True
1 B 22 7 12.0 False
2 C 19 7 9.0 False
3 D 14 9 8.0 True
4 E 14 12 8.4 True
5 F 11 9 7.5 True

例 1: 特定のデータ型と等しい列を選択する

次のコードを使用して、 intまたはfloatと等しいデータ型を持つ DataFrame 内のすべての列を選択できます。

 #select all columns that have an int or float data type
df. select_dtypes (include=[' int ', ' float '])

	minute assist points
0 18 5 10.1
1 22 7 12.0
2 19 7 9.0
3 14 9 8.0
4 14 12 8.4
5 11 9 7.5

データ型がintまたはfloat の列のみが選択されることに注意してください。

例 2: 特定のデータ型の異なる列を選択する

次のコードを使用すると、 boolまたはobjectに等しいデータ型を持たない DataFrame 内のすべての列を選択できます。

 #select all columns that don't have a bool or object data type
df. select_dtypes (exclude=[' bool ', ' object '])

minute assist points
0 18 5 10.1
1 22 7 12.0
2 19 7 9.0
3 14 9 8.0
4 14 12 8.4
5 11 9 7.5

boolまたはobjectに等しいデータ型を持たない列のみが選択されることに注意してください。

次の構文を使用して、DataFrame の各列のデータ型を表示できることにも注意してください。

 #display data type of all columns
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
minutes float64
all_star bool
dtype:object

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダ: DataFrame のすべての列の型を確認する方法
Pandas: 列が値と一致する行のインデックスを取得します
パンダ: 列をインデックスとして設定する方法