Выбор столбцов Pandas по dtype

Question

Мне было интересно, есть ли элегантный и сокращенный способ в Pandas DataFrames для выбора столбцов по типу данных (dtype). т. е. выберите только столбцы Int64 из DataFrame.

Разрабатывать, что-то вдоль линий

df.select_columns(dtype=float64) 

Заранее спасибо за помощь

Answer 1

df.loc[:, df.dtypes == np.float64] 

Answer 2

df.select_dtypes(include=[np.float64]) 

Answer 3

С 0.14.1 есть метод select_dtypes, так что вы можете сделать это более элегантно /в общем.

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2.2, 'three']], columns=['A', 'B', 'C']) 

In [12]: df.select_dtypes(include=['int']) 
Out[12]: 
    A 
0 1 

Чтобы выбрать все числовые типы используют NumPy DTYPE numpy.number

In [13]: df.select_dtypes(include=[np.number]) 
Out[13]: 
    A B 
0 1 2.2 

In [14]: df.select_dtypes(exclude=[object]) 
Out[14]: 
    A B 
0 1 2.2