<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar colunas em um DataFrame do pandas que sejam iguais a um tipo de dados espec\u00edfico:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: selecionar colunas iguais a um tipo de dados espec\u00edfico<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: selecione colunas diferentes de um tipo de dados espec\u00edfico<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para selecionar todas as colunas do DataFrame que possuem um tipo de dados igual a int<\/strong> ou float<\/strong> :<\/span><\/span><\/p>\n Observe que apenas colunas com tipo de dados igual a int<\/strong> ou float<\/strong> s\u00e3o selecionadas.<\/span><\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para selecionar todas as colunas do DataFrame que n\u00e3o possuem um tipo de dados igual a bool<\/b> ou object<\/strong> :<\/span><\/p>\n Observe que apenas as colunas que n\u00e3o possuem um tipo de dados igual a bool<\/b> ou objeto<\/strong> s\u00e3o selecionadas.<\/span><\/p>\n Observe tamb\u00e9m que voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para exibir o tipo de dados de cada coluna no DataFrame:<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: Como verificar o tipo de todas as colunas no DataFrame<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar colunas em um DataFrame do pandas que sejam iguais a um tipo de dados espec\u00edfico: M\u00e9todo 1: selecionar colunas iguais a um tipo de dados espec\u00edfico #select all columns that have an int or float data type df. select_dtypes (include=[‘ int ‘, ‘ float ‘]) M\u00e9todo 2: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3695","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n #select all columns that have an int or float data type<\/span>\ndf. select_dtypes<\/span> (include=[' int<\/span> ', ' float<\/span> '])<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n #select all columns that don't have a bool or object data type<\/span>\ndf. select_dtypes<\/span> (exclude=[' bool<\/span> ', ' object<\/span> '])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' minutes<\/span> ': [10.1, 12.0, 9.0, 8.0, 8.4, 7.5],\n ' all_star<\/span> ': [True, False, False, True, True, True]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists minutes all_star\n0 A 18 5 10.1 True\n1 B 22 7 12.0 False\n2 C 19 7 9.0 False\n3 D 14 9 8.0 True\n4 E 14 12 8.4 True\n5 F 11 9 7.5 True<\/b><\/pre>\n Exemplo 1: Selecione colunas iguais a um tipo de dados espec\u00edfico<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select all columns that have an int or float data type<\/span>\ndf. select_dtypes<\/span> (include=[' int<\/span> ', ' float<\/span> '])\n\n\tminute assist points\n0 18 5 10.1\n1 22 7 12.0\n2 19 7 9.0\n3 14 9 8.0\n4 14 12 8.4\n5 11 9 7.5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: Selecione colunas diferentes de um tipo de dados espec\u00edfico<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select all columns that don't have a bool or object data type<\/span>\ndf. select_dtypes<\/span> (exclude=[' bool<\/span> ', ' object<\/span> '])\n\nminute assist points\n0 18 5 10.1\n1 22 7 12.0\n2 19 7 9.0\n3 14 9 8.0\n4 14 12 8.4\n5 11 9 7.5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #display data type of all columns<\/span>\ndf. dtypes\n\nteam object\nint64 dots\nassists int64\nminutes float64\nall_star bool\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: obt\u00e9m o \u00edndice de linhas cuja coluna corresponde ao valor<\/a>
Pandas: Como definir uma coluna como \u00edndice<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"