Jak wybrać tylko kolumny numeryczne w pandach

Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby wybrać tylko kolumny numeryczne w ramce DataFrame pandy:

 import pandas as pd
import numpy as np

df. select_dtypes (include= np.number )

Poniższy przykład pokazuje, jak w praktyce wykorzystać tę funkcję.

Przykład: wybierz w Pandach tylko kolumny numeryczne

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pand, która zawiera informacje o różnych koszykarzach:

 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

Możemy użyć następującej składni, aby wybrać tylko kolumny numeryczne z 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

Należy pamiętać, że wybrane zostały tylko trzy kolumny liczbowe – punkty , asysty i zbiórki .

Możemy sprawdzić, czy te kolumny są numeryczne, używając funkcji dtypes() do wyświetlenia typu danych każdej zmiennej w ramce DataFrame:

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

team object
int64 dots
assists int64
rebounds int64
dtype:object

Z wyniku widzimy, że drużyna jest obiektem (tj. ciągiem znaków), podczas gdy punkty , asysty i zbiórki są liczbami.

Zauważ, że możemy również użyć poniższego kodu, aby uzyskać listę kolumn numerycznych DataFrame:

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

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

Dzięki temu możemy szybko zobaczyć nazwy zmiennych numerycznych w DataFrame bez sprawdzania ich rzeczywistych wartości.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak wybrać kolumny według nazwy w Pandach
Jak wybierać kolumny według indeksu w Pandach
Jak wybrać kolumny zawierające określony ciąg w Pandach