Pandas で数値列のみを選択する方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame 内の数値列のみを選択できます。

 import pandas as pd
import numpy as np

df. select_dtypes (include= np.number )

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas で数値列のみを選択する

さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、DataFrame から数値列のみを選択できます。

 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

ポイント、アシスト、リバウンドという 3 つの数値列のみが選択されていることに注意してください。

dtypes()関数を使用して DataFrame 内の各変数のデータ型を表示することで、これらの列が数値であることを確認できます。

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

team object
int64 dots
assists int64
rebounds int64
dtype:object

結果から、 team はオブジェクト (つまり、文字列) であるのに対し、ポイント、アシスト、リバウンドはすべて数値であることがわかります。

次のコードを使用して、DataFrame の数値列のリストを取得することもできることに注意してください。

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

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

これにより、実際の値を見なくても、DataFrame 内の数値変数の名前をすぐに確認できるようになります。

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タスクを実行する方法を説明します。

Pandas で名前で列を選択する方法
Pandas でインデックスによって列を選択する方法
Pandasで特定の文字列を含む列を選択する方法